基于Matplotlib?調(diào)用?pyplot?模塊中?figure()?函數(shù)處理?figure圖形對(duì)象
在 Matplotlib
中,面向?qū)ο缶幊痰暮诵乃枷胧莿?chuàng)建圖形對(duì)象(figure object)。通過(guò)圖形對(duì)象來(lái)調(diào)用其它的方法和屬性,這樣有助于我們更好地處理多個(gè)畫(huà)布。在這個(gè)過(guò)程中,pyplot
負(fù)責(zé)生成圖形對(duì)象,并通過(guò)該對(duì)象來(lái)添加一個(gè)或多個(gè) axes 對(duì)象(即繪圖區(qū)域)。
Matplotlib
提供了matplotlib.figure
圖形類(lèi)模塊,它包含了創(chuàng)建圖形對(duì)象的方法。通過(guò)調(diào)用 pyplot 模塊中 figure() 函數(shù)來(lái)實(shí)例化 figure 對(duì)象。
如下所示:
from matplotlib import pyplot as plt #創(chuàng)建圖形對(duì)象 fig = plt.figure()
該函數(shù)的參數(shù)值,如下所示:
參數(shù) | 說(shuō)明 |
---|---|
figsize | 指定畫(huà)布的大小,(寬度,高度),單位為英寸。 |
dpi | 指定繪圖對(duì)象的分辨率,即每英寸多少個(gè)像素,默認(rèn)值為80。 |
facecolor | 背景顏色。 |
dgecolor | 邊框顏色。 |
frameon | 是否顯示邊框。 |
下面使用 figure() 創(chuàng)建一個(gè)空白畫(huà)布:
fig = plt.figure()
我們使用add_axes()
將 axes
軸域添加到畫(huà)布中。
如下所示:
ax=fig.add_axes([0,0,1,1])
add_axes()
的參數(shù)值是一個(gè)序列,序列中的 4 個(gè)數(shù)字分別對(duì)應(yīng)圖形的左側(cè),底部,寬度,和高度,且每個(gè)數(shù)字必須介于 0 到 1 之間。
設(shè)置 x 和 y 軸的標(biāo)簽以及標(biāo)題,如下所示:
ax.set_title("sine wave") ax.set_xlabel('angle') ax.set_ylabel('sine')
調(diào)用 axes 對(duì)象的 plot() 方法,對(duì) x 、 y 數(shù)組進(jìn)行繪圖操作:
ax.plot(x,y)
完整的代碼如下所示:
from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import math x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05) y = np.sin(x) fig = plt.figure() ax = fig.add_axes([0,0,1,1]) ax.plot(x,y) ax.set_title("sine wave") ax.set_xlabel('angle') ax.set_ylabel('sine') plt.show()
輸出結(jié)果如下:
在 Jupyter Notebook 中運(yùn)行程序,結(jié)果如下:
到此這篇關(guān)于基于Matplotlib
調(diào)用 pyplot
模塊中 figure()
函數(shù)處理 figure圖形對(duì)象的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Matplotlib figure圖形對(duì)象內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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