有趣的Python笔记Ⅳ_Matplotlib

Posted on 2019-05-13 Edited on 2020-02-16 In 有趣的Python笔记 Views:

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主要叙述Matplotlib的使用。

Matplotlib

依赖项

名称	用途
Numpy	科学计算库
six	实现Python2、3兼容性
dateutil	日期时间处理扩展
pyparsing	公式渲染功能拓展
setuptools	工具安装拓展
libpng	PNG文件加载拓展
pytz	时区敏感的日期时间功能拓展
preetype	truetype字体文件使用拓展

简介

参考R语言的pplot2，面向对象的绘图方式，过程式语法。

Matplotlib通过pyplot module提供一系列绘图API，相似的还有pylab module，它将函数导入Global Namespace以模仿MaLib，但由于同时大量导入Global Namespace会出现意外错误，因此不推荐使用。

Matplotlib的架构被逻辑性地分为三层。这三层逻辑可以视为一个栈。每层逻辑知道如何与其下的一层逻辑进行通信，但在下层逻辑看来，上层是透明的。这三层从底向上分别为：Canvas（后端）、Artist（美工）与pyplot（脚本）。

graph LR
    subgraph Root
    B["Canvas(后端)"]
    B-->B1("FigureCanvas(画布)")
    B-->B2("Renderer(渲染器)")
    B-->B3("Event(事件)")
    end
    subgraph Middle
    C["Artist(美工)"]
    C-->C1(("!Where"))
    C-->C2(("!What"))
    C-->C3(("!How"))
    end
    subgraph Top
    D["Pyplot(脚本)"]
    D-->D1(("!效果"))
    end
    subgraph Main
    A["Matplotlib"]
    end
    A--底层实现-->B
    A--中层计算-->C
    A--顶层封装-->D

Pyplot

编程范式

1、函数式绘图

plt.的是函数式绘图。它通过将数据参数传入pyplot类的静态方法中并调用方法，从而绘图。

对于绘制单个图形来说容易理解。

import matplotlib.pyplot as plt
x=[1,2,3,4,5]
y=[3,6,7,9,2]
plt.figure(1)
plt.subplot(121)### 12表示子图分布:一行2列；最后一个1表示第1个子图，从左往右
plt.plot(x,y,label='trend')
plt.title('title 1',fontsize=12,color='r')
plt.subplot(122)###
plt.plot(x,y,c='cyan')
plt.title('title 2')
plt.show()

2、对象式编程

fig, ax = plt.subplots()是对象式绘图。plt.subplots()返回一个元组，包含Figure对象和Axes对象，前者控制画板属性，后者调整Figure中的Artists。

在绘制多个图形上操作较为简便。进行对象式绘图，首先通过plt.subplots()将Figure类和Axes类实例化为fig, ax，然后通过fig调整整体图片，通过ax绘制图形，设置坐标等。

import matplotlib.pyplot as plt
x=[1,2,3,4,5]
y=[3,6,7,9,2]
fig,ax=plt.subplots(1,2)###
ax[0].plot(x,y,label='trend')
ax[1].plot(x,y,color='cyan')
ax[0].set_title('title 1')
ax[1].set_title('title 2')
fig.show()

Parts of a Figure：

元素介绍

基本概念

Figure：包括了所有Axis，Axes等元素的空间，个人视作一个画板。

Axes：子图，是包含数据空间的图像区域，包含2个及以上Axis。

Axis：坐标轴，限制数据范围，生成ticks和ticklabels。

Artists：在画板中看到的所有元素，大部分与Axis关联。

Primary

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure() # an empty figure with no axes
fig.suptitle("No axes in this fugure")

fig,ax = plt.subplots(2,2)
plt.show() # 将plt改成fig会发生什么呢？

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