Matplotlib入门教程（四）：绘图标记详解——marker 参数与样式定制

一、什么是绘图标记绘图过程中如果我们想要给坐标自定义一些不一样的标记就可以使用plot()方法的marker参数来定义。标记的作用作用说明突出数据点让读者一眼看到数据位置区分多条曲线不同曲线用不同标记美化图表提升视觉效果与专业度基本用法pythonimport matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints np.array([1, 3, 4, 5, 8, 9, 6, 1, 3, 4, 5, 2, 4]) plt.plot(ypoints, markero) # 实心圆标记 plt.show()二、marker 标记符号大全marker可以定义的符号如下标记符号描述.m00点,m01像素点om02实心圆vm03下三角^m04上三角m05左三角m06右三角1m07下三叉2m08上三叉3m09左三叉4m10右三叉8m11八角形sm12正方形pm13五边形Pm23加号填充*m14星号hm15六边形 1Hm16六边形 2m17加号xm18乘号 xXm24乘号 x填充Dm19菱形dm20瘦菱形|m21竖线_m22横线0(TICKLEFT)m25左横线1(TICKRIGHT)m26右横线2(TICKUP)m27上竖线3(TICKDOWN)m28下竖线4(CARETLEFT)m29左箭头5(CARETRIGHT)m30右箭头6(CARETUP)m31上箭头7(CARETDOWN)m32下箭头8(CARETLEFTBASE)m33左箭头中间点为基准9(CARETRIGHTBASE)m34右箭头中间点为基准10(CARETUPBASE)m35上箭头中间点为基准11(CARETDOWNBASE)m36下箭头中间点为基准None、 、—没有任何标记$...$m37渲染指定的字符如$f$以字母 f 为标记星号标记实例pythonimport matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints np.array([1, 3, 4, 5, 8, 9, 6, 1, 3, 4, 5, 2, 4]) plt.plot(ypoints, marker*) plt.show()下箭头实例pythonimport matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.markers plt.plot([1, 2, 3], markermatplotlib.markers.CARETDOWNBASE) plt.show()提示除了使用字符也可以直接使用matplotlib.markers模块中的常量可读性更好。三、fmt 参数格式字符串fmt参数定义了基本格式如标记、线条样式和颜色。语法pythonfmt [marker][line][color]示例o:r部分含义o实心圆标记:虚线r红色pythonimport matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints np.array([6, 2, 13, 10]) plt.plot(ypoints, o:r) plt.show()注意fmt 中的三个部分顺序可以任意如ro:、r:o效果相同。1. 线类型线类型标记描述-实线:虚线--破折线-.点划线2. 颜色类型颜色标记描述r红色g绿色b蓝色c青色m品红y黄色k黑色w白色fmt 组合示例fmt效果o只画实心圆点o:r红色虚线上的实心圆点*-星号标记 实线s--g绿色破折线上的正方形标记D-.点划线 菱形标记四、标记大小与颜色我们可以自定义标记的大小与颜色使用的参数分别是参数简写作用markersizems定义标记的大小markerfacecolormfc定义标记内部的颜色markeredgecolormec定义标记边框的颜色1. 设置标记大小pythonimport matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints np.array([6, 2, 13, 10]) plt.plot(ypoints, markero, ms20) plt.show()ms20让标记明显变大适合数据点较少的图表。2. 设置标记外边框颜色pythonimport matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints np.array([6, 2, 13, 10]) plt.plot(ypoints, markero, ms20, mecr) plt.show()mecr让标记的边框变为红色。3. 设置标记内部颜色pythonimport matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints np.array([6, 2, 13, 10]) plt.plot(ypoints, markero, ms20, mfcr) plt.show()mfcr让标记的内部填充为红色。4. 自定义内部与边框颜色pythonimport matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints np.array([6, 2, 13, 10]) plt.plot(ypoints, markero, ms20, mec#4CAF50, mfc#4CAF50) plt.show()使用十六进制颜色值可以精确控制颜色。参数组合效果对比配置效果markero默认大小的实心圆markero, ms20大号实心圆markero, ms20, mecr大号圆红色边框markero, ms20, mfcr大号圆红色填充markero, ms20, mec#4CAF50, mfc#4CAF50大号圆绿色边框填充五、实战组合应用pythonimport matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 数据 x np.array([1, 2, 3, 4, 5]) y1 np.array([2, 4, 6, 8, 10]) y2 np.array([1, 3, 5, 7, 9]) # 第一条线红色实心圆 虚线 plt.plot(x, y1, o:r, ms10, labelLine 1) # 第二条线蓝色正方形 实线 plt.plot(x, y2, s-b, ms8, mfcnone, labelLine 2) plt.legend() plt.show()技巧解析配置效果o:r红色虚线 实心圆s-b蓝色实线 正方形mfcnone标记内部透明空心效果空心标记技巧mfcnone让标记内部透明只显示边框适合多条曲线叠加时避免遮挡。六、标记选择建议场景推荐标记数据点少需突出显示o、s、D数据点多需简洁.、,区分多条曲线不同形状组合圆、方、三角强调趋势而非点不设标记只画线打印黑白图表用形状区分而非颜色七、标记绘制流程图八、常见问题排查问题现象可能原因解决方案标记不显示marker 拼写错误或为空检查 marker 参数值fmt 格式无效字符不在支持列表参考标记/线型/颜色表ms不生效参数名拼写错误确认是ms或markersizemfcnone报错应为字符串none加引号标记遮挡曲线标记过大调小ms或设mfcnone颜色不生效十六进制格式错误确认格式为#RRGGBB九、小结本篇你掌握了 Matplotlib 绘图标记的核心用法marker 参数30 种标记符号覆盖点、圆、方、三角、箭头等。fmt 格式字符串[marker][line][color]三要素自由组合。标记大小ms/markersize控制尺寸。标记颜色mfc控制填充mec控制边框。实用技巧mfcnone实现空心标记。标记是让图表会说话的细节之一。下一篇我们将学习Matplotlib 绘图线深入掌握线条样式、宽度、颜色等定制技巧。