matplotlib簡單介紹

首先一幅matplotlib的影象組成部分介紹。

在matplotlib中，整個影象為乙個figure物件。在figure物件中可以包含乙個或者多個axes物件。每個axes(ax)物件都是乙個擁有自己座標系統的繪圖區域。所屬關係如下：

下面以乙個直線圖來詳解影象內部各個元件內容:

其中：title為影象標題，axis為座標軸, label為座標軸標註，tick為刻度線，tick label為刻度注釋。各個物件關係可以梳理成以下內容：

影象中所有物件均來自於artist的基類。

上面基本介紹清楚了影象中各個部分的基本關係，下面著重講一下幾個部分的詳細的設定。

乙個"figure"意味著使用者互動的整個視窗。在這個figure中容納著"subplots"。

當我們呼叫plot時，matplotlib會呼叫gca()獲取當前的axes繪圖區域，而且gca反過來呼叫gcf()來獲得當前的figure。如果figure為空，它會自動呼叫figure()生成乙個figure, 嚴格的講，是生成subplots(111)。

figures

subplots

plt.subplot(221) # 第一行的左圖
plt.subplot(222) # 第一行的右圖
plt.subplot(212) # 第二整行
plt.show()

注意：其中各個引數也可以用逗號,分隔開。第乙個引數代表子圖的行數；第二個引數代表該行影象的列數；第三個引數代表每行的第幾個影象。

另外：fig, ax = plt.subplots(2,2),其中引數分別代表子圖的行數和列數，一共有 2x2 個影象。函式返回乙個figure影象和乙個子圖ax的array列表。

補充：gridspec命令可以對子圖區域劃分提供更靈活的配置。

tick locators

tick locators 控制著 ticks 的位置。比如下面：

ax = plt.gca()
ax.xaxis.set_major_locator(eval(locator))

一些不同型別的locators：

**如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def tickline():
plt.xlim(0, 10), plt.ylim(-1, 1), plt.yticks()
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['left'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.yaxis.set_ticks_position('none')
ax.xaxis.set_minor_locator(plt.multiplelocator(0.1))
ax.plot(np.arange(11), np.zeros(11))
return ax
locators = [
'plt.nulllocator()',
'plt.multiplelocator(1.0)',
'plt.fixedlocator([0, 2, 8, 9, 10])',
'plt.indexlocator(3, 1)',
'plt.linearlocator(5)',
'plt.loglocator(2, [1.0])',
'plt.autolocator()',
]n_locators = len(locators)
size = 512, 40 * n_locators
dpi = 72.0
figsize = size[0] / float(dpi), size[1] / float(dpi)
fig = plt.figure(figsize=figsize, dpi=dpi)
fig.patch.set_alpha(0)
for i, locator in enumerate(locators):
plt.subplot(n_locators, 1, i + 1)
ax = tickline()
ax.xaxis.set_major_locator(eval(locator))
plt.text(5, 0.3, locator[3:], ha='center')
plt.subplots_adjust(bottom=.01, top=.99, left=.01, right=.99)
plt.show()

所有這些locators均來自於基類matplotlib.ticker.locator。你可以通過繼承該基類建立屬於自己的locator樣式。同時matplotlib也提供了特殊的日期locator, 位於matplotlib.dates.

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