Matplotlib 庫是一個用于數據可視化和繪圖的 Python 庫。

它提供了大量的函數和類，可以幫助用戶輕松地創(chuàng)建各種類型的圖表，包括直方圖、箱形圖、散點圖、餅圖、條形圖和密度圖等。

使用 Matplotlib 的過程中，遇到的難點并不在于繪制各類的圖形，因為每種圖形都有其對應的API。

難點在于對繪制的圖形進行調整，這些調整包括：

• 圖形的大小
• 多個圖形的組合
• 坐標軸的方向，刻度的精度
• 圖形的顏色和字體

等等。

進行這些調整需要對 Matplotlib 的繪圖機制和其中的主要元素有個整體的了解。

本篇首先整體介紹下Matplotlib繪制的圖形中的主要元素，然后重點介紹下其中第一個重要的元素--畫布。

1. 主要元素

下面繪制一個簡單的圖形來演示Matplotlib繪圖時的主要元素。

import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#繪制一個展示主要元素的圖
x = np.array(range(0, 8))
y1 = np.sin(x)
fig = plt.figure()
fig.set_size_inches(10,4)
fig.set_facecolor('lightgreen')
fig.suptitle("整個圖形的總標題")
fig.subplots_adjust(wspace=0.3)
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax1.plot(x, y1)
ax1.set_title("圖1 標題")
ax1.set_xlabel("圖1--x軸")
ax1.set_ylabel("圖1--y軸")
ax2 = fig.add_subplot(122)
y2 = np.cos(x)
ax2.plot(x, y1)
ax2.plot(x, y2)
ax2.set_title("圖2 標題")
ax2.set_xlabel("圖2--x軸")
ax2.set_ylabel("圖2--y軸")
ax2.legend(labels=["sin", "cos"])
fig.show()

上例中，我們繪制了2個子圖。主要的元素包括，圖形的大小，圖形的標題（主標題和子圖標題），坐標軸（軸標簽和刻度），圖例，子圖中曲線（這里可以根據情況換成其他圖形，比如柱狀圖，散點圖等等）。

上面的示例代碼不用太關心，這里只是為了顯示Matplotlib的主要元素。

后續(xù)的文章會介紹各個主要元素的常用屬性，最終的目的是能夠靈活的繪制出符合顯示要求的圖形，而不僅僅只是繪制出圖形。

本篇介紹的主要元素是畫布。

2. 畫布

畫布是其他所有的元素的載體，可以說是最重要，也是最容易被忽視的元素。

繪制圖形之前，第一件事就是創(chuàng)建畫布。

2.1. 主要屬性

創(chuàng)建畫布之后，一般主要用到的屬性是調整畫布的大小和顏色。

Matplotlib畫布的大小通過設置英寸和dpi來實現(xiàn)，dpi表示一英寸有多少像素。

2.1.1. 畫布大小

比如下面的示例：

fig = plt.figure(figsize=[6, 3], dpi=100)
fig.suptitle("標題")
x = np.array(range(0, 8))
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)

修改dpi=200，圖形明顯變大和清晰。

fig = plt.figure(figsize=[6, 3], dpi=200)

2.1.2. 畫布顏色

除了大小，設置畫布的顏色也是比較常用的。

顏色主要有兩種，背景色和邊框顏色（默認的邊框寬度是0，所以要設置邊框顏色時，別忘了設置邊框的寬度）。

比如：下面示例設置了背景色淺綠色，邊框寬度10，顏色紅色。

fig = plt.figure(facecolor="lightgreen",
                edgecolor="red",
                linewidth=10)
fig.suptitle("標題")
x = np.array(range(0, 8))
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)

2.2. 主要方法

除了屬性，畫布還有幾個方法也是經常使用的。

2.2.1. 設置標題

上面的示例中已經包含了，也就是 suptitle() 方法。

2.2.2. 添加子圖

添加子圖用 add_subplot() 方法，這個方法的參數一般是三個數組 xyz，x表示有幾行，y表示有幾列，z表示是第一個子圖。

比如：一行兩列2個圖

fig = plt.figure()
fig.add_subplot(121)
fig.add_subplot(122)

比如：2行一列2個圖：

fig = plt.figure()
fig.add_subplot(211)
fig.add_subplot(212)

比如：2行2列4個圖：

fig = plt.figure()
fig.add_subplot(221)
fig.add_subplot(222)
fig.add_subplot(223)
fig.add_subplot(224)

2.2.3. 保存圖像

畫布還有個重要的功能就是把顯示的圖形保存下來，即 savefig() 方法。

可以把繪制的圖形保存到磁盤，用于分享或者制作報告。

fig.savefig("d:/share/image.png")

3. 總結回顧

畫布讓我們可以整體上設置圖形的質量和排版，分析和作圖過程中雖然不用過多考慮它，但是最終如果要出報告和文檔時，畫布的設置就會變得重要。

畫布是繪圖的第一步，接下來這個系列會逐步介紹 Matplotlib的其他主要元素。

到此這篇關于Matplotlib繪圖基礎之畫布詳解的文章就介紹到這了,更多相關Matplotlib畫布內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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