『matplotlib』面向对象绘图

1. matplotlib 两种接口

matplotlib 有两种接口：基于 MATLAB 的和基于面向对象的。基于 MATLAB 的是 pyplot 提供的，比较简单，但容易混乱；基于面向对象的方法结构清晰，是matplotlib 的精髓。

• 基于 MATLAB 的：自动创建和管理图和坐标系，用 pyplot 函数作图

• 基于面向对象的：显示创建图和坐标系，再调用对象的方法来作图

Python中，万物皆对象，为了高效作图，我们首先需要做的就是学习使用面向对象的接口：

• 容器类：画布(figure)、坐标系(axes)、坐标轴(axis)

• 基础类：线(line)、文本(text)、图例(legend)

• 可设置的样式：刻度(ticker)、点(marker)、网格(grid)、标题(title)

简单来说，figure 是画布，axes 是画布上一个个区域，所有线、点、文字等基础类元素都是寄生在容器类元素上的。

官网也贴心地给出了这些对象的关系，一目了然：

使用面向对象接口时，正确的作图流程应该是：

1. 创建 Figure 实例
2. 在 Figure 上创建 Axes
3. 在 Axes 上添加基础类对象

或者简化为：

1. 创建 Figure 对象和 Axes 对象；
2. 为每个容器类元素添加基础类元素。

再浓缩成指导思想就是：

1. 先找对象
2. 再解决问题

打个比方，画图时你需要拿出一张素描纸，这就是创建画布，然后在这张纸上你想画碧海、蓝天、凉亭，你肯定事先会设计在哪个地方画这些内容，你决定的每个元素的放置位置就是在划分子图，而你决定好在哪画之后其实等价于在该子图位置创建了坐标系。后面就容易理解了，你的绘图等价于在子图的坐标系上绘图、添加图例、添加标题等。最后，对于坐标轴的样式（是否显示、刻度范围、刻度标签等），可以通过坐标系对象的方法，得到坐标轴对象，通过坐标轴对象的方法设置。

2. Figure 对象

这个函数是最基本的创建画布的函数，后面创建多子图的画布时，每个子图内部调用的也是这个函数

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(
    num=1,                 # 图形的唯一标识符，一般用不到
    figsize=(6, 6),        # 画布大小， (Width, height)，单位：inches
    dpi=300,               # 图像分辨率
    facecolor='w',         # 背景色，是画布底下图层的颜色，默认白色
    linewidth=0,           # 画布边框的宽度，默认 0，无边框
    edgecolor='w',         # 边框颜色，要设置 linewidth 较大时才能看见，默认白色
    frameon=True,          # 默认值 True 为绘制边框，如果为 False 则不绘制边框
)

matplotlib 官方并没有很好地分离 pyplot 函数和面向对象的函数，创建画布还是要用 pyplot 的函数

Figure 对象 fig 的常用方法

方法	功能
fig.get_axes()	返回该画布中所有子图坐标系对象的列表
fig.gca()	获取当前的坐标系，当有多个子图时，画图时切换到一个个子图画的，该函数就返回当时所在的坐标系对象
fig.colorbar(mappable, cax, ax)	mappable：cm.ScalarMappable(cmap='jet') cax：colorbar 画在哪个坐标系中 ax：针对哪个坐标系匹配的 colorbar 该函数返回一个 matplotlib.colorbar.Colorbar 对象
fig.legend()	给整个画布插入统一的图例，返回一个 matplotlib.legend.Legend 对象
fig.show()	类似 plt.show()，将画布显示出来
fig.add_subplot(122)	插入一张子图，位置在将画布划分为 1 行 2 列后的第 2 个位置，也可以指定 GridSpec 对象的切片位置 返回当前子图的 Axes 对象
fig.subplots(nrows=2,ncols=2)	创建 2 行 2 列的子图，返回每个子图 Axes 对象的数组
fig.suptitle("视图名称")	给整个画布添加统一的图名，居中显示
fig.text(x, y, s)	在画布的指定位置添加文本，x，y 在 $0-1$ 之间分别表示 width 和 height 的百分比长度，相对于原点
fig.add_gridspec(nrows, ncols)	返回一个基于 fig 划分的 nrows行 ncols 列的 GridSpec 对象

3. Axes 对象

Axes 对象 axes 的常用属性和方法如下：

Plotting

• Basic

  各种基本的画图函数，很简单，官网自取使用方式

• Spans

  • xes.axhline(y, xmin, xmax)

    画一条水平线，$(xmin,y)$ 到 $(xmax,y)$

    xmin、xmax 都是百分比长度

  • axes.axvline(x, ymin, ymax)

    画一条垂直线，$(x,ymin)$ 到 $(x,ymax)$

    ymin、ymax 都是百分比长度

  • axes.axhspan(ymin, ymax, xmin, xmax)

    画一个水平的矩形覆盖范围，y 是实际坐标，x 是百分比坐标

  • axes.axvspan(xmin, xmax, ymin, ymax)

    画一个垂直的矩形覆盖范围，x 是实际坐标，y 是百分比坐标

  • axes.axline(xy1, xy2, slope=1)

    或一条直线，第一个点 xy1 必须，第二个点坐标 xy2 或者斜率 slope 任意给一个即可

    xy1 和 xy2 都是 tuple，第一个元素是横坐标，第二个元素是纵坐标

• Contours

  • axes.contourf()：该方法根据给定数据画出等高线并填充

• Array

  • axes.imshow()：可视化图片，单通道、三通道、四通道

• Text and Annotations

  • axes.annotate(text, xy)

    用 text 注释点 xy，xy 是元组，详细用法需要时查官网手册

  • axes.text(x, y, s)

    在该 axes 所在子图指定位置添加文本

  • axes.table()

    画表格的方法，目前没用过，可以查官网手册

  • axes.arrow(x, y, dx, dy)

    画起点 $(x,y)$ 终点 $(x+dx,y+dy)$ 的箭头

  • Axes.inset_axes()

    不确定要不得到，功能如图：

    

• Fields

  • axes.barbs()

    

  • axes.quiver()：

  

Appearance

• axes.axis()

  • axes.axis('off')：关闭坐标轴显示，其上刻度标签、刻度线这些都会隐藏，等价于 axes.set_axis_off()
  • axes.axis('on')：打开关闭内容，等价于 axes.set_axis_on()

• axes.set_frame_on(True)

  设置坐标系的上下左右四个轴是否显示，如隐藏，标签刻度仍然会显示

• axes.get_frame_on(True)

  返回四个轴是否显示

• axes.grid(b, which='major', axis='both')

  b：bool类型，表示是否显示网格线

  which：major、minor、both，显示哪些刻度的网格线

  axis：x、y、both，显示哪些轴的网格线

• axes.set_facecolor(color)

  设置坐标系四个轴围起来区域的背景色

• axes.get_facecolor()

  返回坐标系的背景色，rgba 格式

Axis / limits

💥axes.get_xaxis()：返回一个 XAxis 实例

💥axes.get_yaxis()：返回一个 YAxis 实例

• Axis limits and direction

  • axes.invert_xaxis()

    逆置 x 轴

  • axes.invert_yaxis()

    逆置 y 轴

  • axes.set_xlim(left, right)

    设置 x 轴显示范围

  • axes.set_ylim(left, right)

    设置 y 轴显示范围

• Axis labels, title, and legend

  • axes.set_xlabel(label)

    给 x 轴设置名称

  • axes.set_ylabel(label)

    给 y 轴设置名称

  • axes.set_title(title)

    给当前坐标系的子图设置图名

  • axes.legend()

    给当前坐标系添加图例

• Ticks and tick labels

  • axes.set_xticks(ticks_list) 和 axes.set_yticks(ticks_list)

    设置要显示的主要刻度

  • axes.set_xticklabels(labels) 和 axes.set_yticklabels(labels)

    替换显示的主刻度的标签，比如原来是 1~20，我替换成 20~40 显示

  • axes.minorticks_off() 和 axes.minorticks_on()

    坐标系(不)显示 minor 刻度

  • axes.tick_params(args)

    更改刻度线，刻度线标签和网格线的外观

• Twinning

  • axes.twinx() 和 axes.twiny()

    创建一个新的坐标系，该坐标系的 x 轴不可见，而独立的 y 轴与原始轴相反（即在右侧）

    创建一个新的坐标系，该坐标系的 y 轴不可见，而独立的 x 轴与原始轴相反（即在上侧）

    此类方法返回新的 Axes 对象

4. Axis 对象

Axis 对象 axis 的常用属性和方法如下：

• Formatters and Locators

  • axis.set_major_locator()
  • axis.set_major_formatter()
  • axis.set_minor_locator()
  • axis.set_minor_formatter()
  • axis.set_tick_params()：设置刻度的位置等
  • axis.set_ticks_position()：设置刻度线出现的位置（上下左右）

  设置主次刻度及其标签的格式的，需要时查这里的用法

• Grid

  • axis.grid()：只在该轴显示网格线

Axis 对象一般都是修改坐标轴的样式

5. 常用的公用属性

这些属性可以用在多个函数的参数中，含义是一样的，都是用来调整样式

5.1 line 相关属性

• linestyle 或 ls

  线型

  

• linewidth 或 lw

  设置线宽，浮点数值

5.2 marker 相关属性

• marker

  标记样式

  

  特别地，标记有 mathtext 模式，可以通过 latex 公式输入指定的图案

  

• markersize 或 ms

  marker 的大小

• fillstyle

  marker 填充样式

• markeredgecolor 或 mec

  marker 的边缘颜色

• markeredgewidth 或 mew

  marker 的边缘宽度

• markerfacecolor 或 mfc

  marker 的填充颜色

5.3 color 相关属性

• color 或 c

  • b 或 blue：蓝色
  • g 或 green：绿色
  • r 或 red：红色
  • c 或 cyan：蓝绿色
  • m 或 magenta：洋红
  • y 或 yellow：黄色
  • k 或 black：黑色
  • w 或 white：白色

  也可以用十六进制 RGB 表示，如"#AE2323"

• alpha

  透明度，0-1 之间

5.4 text 相关属性

• fontfamily 或 family

  设置文本字体名称，如‘serif’、‘sans-serif’、‘Microsoft YaHei’

• fontsize 或 size

  字体大小

• fontstyle 或 style

  设置字体样式

  • normal：正常显示
  • italic：斜体
  • oblique：倾斜

• fontweight 或 weight

  设置字体粗细，如‘normal’、‘bold’等

• horizontalalignment 或 ha

  水平方向对齐方式：'center'、'right'、'left'

• color

  文本颜色

• backgroundcolor

  文本区域的背景色

• position

  (x,y)的元组

• rotation

  文本的旋转，传一个在数学上为正的方向（逆时针）的旋转角度（以度为单位）。“水平”等于0，“垂直”等于90。

6 正确显示中文和负号

plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’]      # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False        # 用来正常显示负号