Matplotlib 庫是一個(gè)用于數(shù)據(jù)可視化和繪圖的 Python 庫。

它提供了大量的函數(shù)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(diǎn)圖、餅圖、條形圖和密度圖等。

使用 Matplotlib 的過程中，遇到的難點(diǎn)并不在于繪制各類的圖形，因?yàn)槊糠N圖形都有其對應(yīng)的API。

難點(diǎn)在于對繪制的圖形進(jìn)行調(diào)整，這些調(diào)整包括：

• 圖形的大小
• 多個(gè)圖形的組合
• 坐標(biāo)軸的方向，刻度的精度
• 圖形的顏色和字體

等等。

進(jìn)行這些調(diào)整需要對 Matplotlib 的繪圖機(jī)制和其中的主要元素有個(gè)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(diǎn)介紹下其中第一個(gè)重要的元素--畫布。

1. 主要元素

下面繪制一個(gè)簡單的圖形來演示Matplotlib繪圖時(shí)的主要元素。

import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#繪制一個(gè)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(gè)圖形的總標(biāo)題")
fig.subplots_adjust(wspace=0.3)
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax1.plot(x, y1)
ax1.set_title("圖1 標(biāo)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(biāo)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(gè)子圖。主要的元素包括，圖形的大小，圖形的標(biāo)題（主標(biāo)題和子圖標(biāo)題），坐標(biāo)軸（軸標(biāo)簽和刻度），圖例，子圖中曲線（這里可以根據(jù)情況換成其他圖形，比如柱狀圖，散點(diǎn)圖等等）。

上面的示例代碼不用太關(guān)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(gè)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(diào)整畫布的大小和顏色。

Matplotlib畫布的大小通過設(shè)置英寸和dpi來實(shí)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(biāo)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(shè)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(rèn)的邊框?qū)挾仁?，所以要設(shè)置邊框顏色時(shí)，別忘了設(shè)置邊框的寬度）。

比如：下面示例設(shè)置了背景色淺綠色，邊框?qū)挾?0，顏色紅色。

fig = plt.figure(facecolor="lightgreen",
                edgecolor="red",
                linewidth=10)
fig.suptitle("標(biāo)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(gè)方法也是經(jīng)常使用的。

2.2.1. 設(shè)置標(biāo)題

上面的示例中已經(jīng)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(gè)方法的參數(shù)一般是三個(gè)數(shù)組 xyz，x表示有幾行，y表示有幾列，z表示是第一個(gè)子圖。

比如：一行兩列2個(gè)圖

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

比如：2行一列2個(gè)圖：

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

比如：2行2列4個(gè)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(gè)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(bào)告。

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

3. 總結(jié)回顧

畫布讓我們可以整體上設(shè)置圖形的質(zhì)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(bào)告和文檔時(shí)，畫布的設(shè)置就會變得重要。

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

到此這篇關(guān)于Matplotlib繪圖基礎(chǔ)之畫布詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Matplotlib畫布內(nèi)容請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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