Matplotlib的详细使用及原理（三）

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Line2D，Text；

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

和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。