matplotlib绘图的分层理解

最新推荐文章于 2024-01-16 10:43:26 发布
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本文详细解析Python在数据可视化中的应用，涵盖容器层的画板与坐标系统，辅助显示层的辅助功能，以及图像层的绘制技巧，带你领略从基础到高级的视觉编程实践。

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总共有三层：

        1、容器层

                1)画板层(不需要写代码，由系统自动生成)

                2)画布层:plt.figure()

                3)绘图区/坐标系:plt.subplots()

        2、辅助显示层

        3、图像层

Python Matplotlib 库【绘图基础库】全面解析
记录点滴
05-14 910
Matplotlib 是 Python 的 2D/3D 绘图基础库，提供类似 MATLAB 的绘图 API。跨平台交互式操作支持矢量/位图输出（PDF/SVG/PNG）深度集成 NumPy 数组可扩展的面向对象架构# 实现数据导出逻辑pass通过系统掌握Matplotlib的核心机制与扩展应用，开发者可以应对从简单数据探索到复杂科学可视化的全方位需求。分层理解：从Figure到Artist的层次化操作性能意识：平衡渲染质量与计算效率美学培养：创建符合专业出版标准的图表生态整合。
【人工智能-练习】matplotlib基础练习30例
若北辰
10-29 413
Matplotlib 是一个用于数据可视化的 Python 库，广泛应用于生成静态、动态和交互式图表。它提供了丰富的功能，支持各种类型的图形，如折线图、散点图、直方图、饼图等。Matplotlib 的核心是 pyplot 模块，用户可以通过类似 MATLAB 的语法来快速创建和定制图形。该库具有高度的灵活性和可扩展性，支持与 NumPy、Pandas 等数据分析库的无缝集成，是数据科学和机器学习中常用的可视化工具。
Matplotlib——各级artist容器详解（Figure，Axes，Axis，Trick）
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matplotlib里面有很多容易混淆的概念例如axes和axis，也有很多相似的方法，例如plt.plot()和ax.plot(x,y)。本文将彻底理清这些概念。
Matplotlib笔记 · 绘图区域的结构和子图布局与划分（figure, axes, subplots)
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很多时候，我们需要将多张关系密切的图表放在一起展示，便于分析师比对差异或发现关联关系，这时候，我们就需要将画布切分成多个子区域，然后在选定的子区域上绘制需要的图表了。Matplotlib对于绘制区域是这样设计的：首先要有一张画布（figure），然后，我们既可以使用画布的全部幅面来绘制一张图表，也可以将画布切分成多个子区域（axes），在每一个子区域上绘制不同的图表，而第一种情况只是将画布切分为一个子区域的特殊情形。我们以下面这张实际的Matplotlib图表为例
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matplotlib三层结构
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容器层：画板层Canvas，画布层Figure，绘图区/坐标系Axes(坐标轴Axis)。 第二三层在第一层之上 辅助显示层：绘图区内除了根据数据绘制出的图像以外的内容，包括坐标系外观、边框线、坐标轴、坐标轴名称、坐标轴刻度、坐标轴刻度标签、网格线、图例、标题等。 图像层：指绘图区内通过plot、scatter、bar、histogram、pie等函数根据数据绘制出的图像。 ...
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