Python中的 Matplotlib.pyplot.stem()

在数据可视化中，Matplotlib是一个极其强大的工具，它能够让开发者高效地在Python程序中创建各种图像。本文将介绍Matplotlib库中的stem函数，此函数可以用于创建离散数据序列的stem图。

stem()函数概述

Matplotlib.pyplot中的stem()函数用于绘制离散的数据序列的stem图，stem图是一种类似于棒图的分散度量图。stem函数接收两个可选参数：x和y。x是数据序列的位置数据，而y是表示绘制垂直线的高度。

下面是stem()函数的语法：

matplotlib.pyplot.stem(x, y=None, linefmt=None, markerfmt=None, basefmt=None, bottom=0, label=None, use_line_collection=False, data=None)

接下来，让我们详细了解stem()函数参数的含义。

stem()参数详解

• x： 必要参数，包含离散数据序列的x坐标。如果需要在每个点添加标签，则将标签传递给标签参数。

• y： 可选参数，包含离散数据序列的y坐标，如果未提供y，则默认为每个x条目的值为1。

• linefmt： 可选参数，设置线格式。默认为None。

• markerfmt： 可选参数，设置标记格式。默认为"None"。

• basefmt： 可选参数，设置基本格式，即哪个刻度的水平线。默认为None。

• bottom： 可选参数，设置Y轴的低点位置，默认为0。

• label： 可选参数，为stem图添加标签。

• use_line_collection： 可选参数，如果为True，则使用LineCollection绘制线条。

• data： 可选参数，表明x和y参数的维度数据是直接传入的，而不是分别给出。

stem()函数示例代码及说明

我们来看一个实际的例子代码，拿美国股票市场的某一个股票数据来做图展示。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()

# 我们定义一些假数据
x = np.linspace(0.1, 2 * np.pi, 41)
y = np.exp(np.sin(x))

# 绘制stem图
ax.stem(x, y, linefmt='green', markerfmt='D', basefmt='None')

# 自定义Y轴的最小值和最大值
ax.set_ylim(bottom=0)

# 设置labels和title
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_title('Stem Plot Example')

plt.show()

这段代码将生成一个stem图，横轴为x，纵轴为y。虽然数据看起来不是很有意义，但图像清楚地显示出每个x值的激增。

第一行创建了一个空的matplotlib子图，并返回该图形和子图(轴)对象的元组。

在第三行和第四行中，我们定义了两个假数据的numpy数组。这里用的是Numpy中的Exp、Sin、Linspace函数来定义数据。

下面的代码中，我们调用stem()函数绘制stem图。

ax.stem(x, y, linefmt='green', markerfmt='D', basefmt='None')

stem函数的第一个和第二个参数分别是位置和高度数组。其他的参数分别是线、标记和基础格式。

最后三行的代码添加了轴标签和图的标题，并使用plt.show()函数显示图形。

stem()函数的灵活性和易用性使其成为Python数据可视化工具箱中不可或缺的一部分。

结论

stem()函数是Matplotlib.pyplot中一个强大的函数，用于创建stem图，帮助我们更好地了解我们的数据。使用stem()函数，你可以图像化离散数据序列，并了解数据的底层趋势。