Matplotlib的详细使用及原理(三)

简介: 这篇文章介绍了如何使用Python的Matplotlib库绘制线条。主要内容包括两种绘制线条的方法:

Matplotlib的详细使用及原理(二)+https://developer.aliyun.com/article/1543861?spm=a2c6h.13148508.setting.16.1fa24f0eFbYRn7

如何绘制lines

绘制直线line 常用的方法有两种


  • pyplot方法绘制


  • Line2D对象绘制


  1. pyplot方法绘制


import matplotlib.pyplot as plt
x = range(0,5)
y = [2,5,7,8,10]
plt.plot(x,y)


[]



import matplotlib.pyplot as plt
 
fig, axs = plt.subplots(2, 2)  # 创建一个2x2的子图矩阵
axs[0, 0].plot([0, 1], [0, 1])  # 在第一个子图中绘制一条线
plt.show()




  2.Line2D对象绘制


import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D      
 
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
# 在图形对象上添加一个子图,并将其赋值给变量ax。add_subplot()函数接受一个参数,表示子图的位置。# # 在这里,参数111表示将子图放置在图形对象的中心位置。
line = Line2D(x, y)
ax.add_line(line)
ax.set_xlim(min(x), max(x))
ax.set_ylim(min(y), max(y))
 
plt.show()




pyplot.figure().add_subplot 是 Matplotlib 库中的一个方法,用于在图形中添加子图。这个方法通常与 pyplot.figure() 一起使用,以创建一个新的图形对象并添加子图。


此外还可以绘制误差折线图等各种图形。


collections


collections类是用来绘制一组对象的集合,collections有许多不同的子类,RegularPolyCollection, CircleCollection, 分别对应不同的集合子类型。其中比较常用的就是散点图,它是属PathCollection子类,scatter方法提供了该类的封装,根据x与y绘制不同大小颜色标记的散点图,它的构造方法:



Axes.scatter(self, x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=, edgecolors=None, , plotnonfinite=False, data=None, *kwargs)


其中最主要的参数是前5个:


  • x:数据点x轴的位置


  • y:数据点y轴的位置


  • s:尺寸大小


  • c:可以是单个颜色格式的字符串,也可以是一系列颜色


  • marker: 标记的类型


scatter绘制散点图


x = [0,2,4,6,8,10] 
y = [10]*len(x) 
s = [20*2**n for n in range(len(x))] 
plt.scatter(x,y,s=s) 
plt.show()




对象容器 - Object container


容器会包含一些primitives,并且容器还有它自身的属性。


比如Axes Artist,它是一种容器,它包含了很多primitives,比如Line2DText


Figure容器


matplotlib.figure.Figure是Artist最顶层的container-对象容器,它包含了图表中的所有元素。一张图表的背景就是在Figure.patch的一个矩形Rectangle。


当我们向图表添加Figure.add_subplot()或者Figure.add_axes()元素时,这些都会被添加到Figure.axes列表中。


fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(211) # 作一幅2*1的图,选择第1个子图
ax2 = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.7, 0.3]) # 位置参数,四个数分别代表了(left,bottom,width,height)
print(ax1) 
print(fig.axes) # fig.axes 中包含了subplot和axes两个实例, 刚刚添加的


fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(211)
 
for ax in fig.axes:
    ax.grid(True)
# 创建网格图


Figure容器的常见属性:


Figure.patch属性:Figure的背景矩形


Figure.axes属性:一个Axes实例的列表(包括Subplot)


Figure.images属性:一个FigureImages patch列表


Figure.lines属性:一个Line2D实例的列表(很少使用)


Figure.legends属性:一个Figure Legend实例列表(不同于Axes.legends)


Figure.texts属性:一个Figure Text实例列表


matplotlib.axes.Axes是matplotlib的核心。大量的用于绘图的Artist存放在它内部,并且它有许多辅助方法来创建和添加Artist给它自己,而且它也有许多赋值方法来访问和修改这些Artist。


Axes容器


Figure容器类似,Axes包含了一个patch属性,对于笛卡尔坐标系而言,它是一个Rectangle;对于极坐标而言,它是一个Circle。这个patch属性决定了绘图区域的形状、背景和边框。


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
 
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
rect = ax.patch  # axes的patch是一个Rectangle实例
rect.set_facecolor('green')



Axes容器的常见属性有:


artists: Artist实例列表 patch: Axes所在的矩形实例 collections: Collection实例 images: Axes图像

legends: Legend 实例 lines: Line2D 实例 patches: Patch 实例 texts: Text 实例 xaxis:

matplotlib.axis.XAxis 实例 yaxis: matplotlib.axis.YAxis 实例。





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