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Python matplotlib绘图方式

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1、matplotlib之父简介

matplotlib之父John D. Hunter已经去世,他的一生辉煌而短暂,但是他开发的的该开源库还在继续着辉煌。国内介绍的资料太少了,查阅了一番整理如下:

2、matplotlib图形结构

figure层

指整张图,可设置整张图的分辨率(dpi),长宽(figsize)、标题(title)等特征;

可包含多个axes,可简单理解为多个子图(下图为两个axes); 

figure置于canvas系统层之上,用户不可见。

axes层

每个子图,可以绘制各种图形,例如柱状图(bar),饼图(pie函数),箱图(boxplot)等;

设置每个图的外观网格线(grid)的开关、坐标轴(axis)开关等;

设置每个坐标轴(axis)的名字(label)、子图标题(title)、图例(legend)等;

设置坐标轴范围(scale)、坐标轴刻度(tricks)等;

下图中具有两个axes:

一张matplotlib图的组成

下面这张matplotlib图包含一张图的常见元素 ,例如标题、坐标轴、轴标签、刻度、文本注释、图例等。

3、matplotlib两种画绘图方法

方法一:使用matplotlib.pyplot

matplotlib.pyplot简介

这种绘图主要使用pyplot模块,pyplot.py代码量有3000多行(windows下存储于xxx\site-packages\matplotlib\pyplot.py),该脚本里面有大量def定义的函数,绘图时就是调用pyplot.py中的函数。

pyplot方法绘图举例

#matplotlib.pyplot 接口
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt#导入pyplot,matplotlib.pyplot简写为plt
def f(t):
    return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t)

t1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.1)
t2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)

plt.figure(dpi=100)
plt.subplot(211)
plt.plot(t1, f(t1), color='tab:blue', marker='o')
plt.plot(t2, f(t2), color='black')
plt.title('demo')

plt.subplot(212)
plt.plot(t2, np.cos(2*np.pi*t2), color='tab:orange', linestyle='--')
plt.suptitle('matplotlib.pyplot api')
plt.show()

方法二:面向对象方法

画比较复杂的图形时,面向对象方法会更方便。这种绘图方式主要使用matplotlib的两个子类:matplotlib.figure.Figure和matplotlib.axes.Axes,画每张图时,画布为matplotlib.figure.Figure的一个实例,每个子图为matplotlib.axes.Axes的一个实例,分别可以继承父类的所有方法,也就是说你绘图时,你想设置的元素(网格线啊,坐标刻度啊等)都可以在二者的属性中找出来使用。

matplotlib.figure.Figure

该对象主要用于figure的调整

matplotlib.axes.Axes

面向对象方法绘图举例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def f(t):
    return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t)


t1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.1)
t2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)

fig, axs = plt.subplots(2, dpi=100)
#fig为matplotlib.figure.Figure对象的实例figure
#axs为matplotlib.axes.Axes对象实例(每个子图)组成的numpy.ndarray
axs[0].plot(t1, f(t1), color='tab:blue', marker='o')
axs[0].plot(t2, f(t2), color='black')

#两种设置标题的方法
#axs[0].set_title('haha')#使用matplotlib.axes.Axes的set_title方法设置小标题
axs[0].set(title='demo1')

axs[1].plot(t2, np.cos(2*np.pi*t2), color='tab:orange', linestyle='--')
fig.suptitle('matplotlib object-oriented')#使用matplotlib.figure.Figure中的suptitle方法设置Figure标题
plt.show()

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