Python Matplotlib(一)——绘图区域设置

Matplotlib(一)与Matlab在绘图上的对比 一、Matplotlib Figure概述 画板上垫上画纸才能使用,而且画纸还能叠在一起。这里的。figure等效于画板,而axes/subplot则是画纸。从书包中拿出画板固定两张张画纸的过程,就相当与以下程序: fig=plt.figure() # 创建figure(拿出画板) ax1=fig.add_subplot(211) #划分2*1区域,在第一个区域固定一张画纸axes ax2=fig.add_subplot(212) #第二张固定另一张画纸 plt.show() # 展示你的成果 之所以把 阅读详情

Figure对象全局参数设置

from matplotlib import rcParams
# rcParams['axes.edgecolor']='white'
# rcParams['xtick.color']='black'
# rcParams['ytick.color']='black'
# rcParams['axes.labelcolor']='black'
# rcParams['text.color']='black'
# rcParams['figure.edgecolor']=(1, 1, 1, 1)
rcParams['figure.facecolor']=(1, 1, 1, 1)
rcParams['font.family']='simhei'
rcParams['font.size']=13

#获取全部带font字样的参数名及value
list=[(param, value) for param, value in plt.rcParams.items() if 'font' in param]

子区域绘图

subplots方法

#返回Figure对象、子区域对象组成的list对象
fig,axes=plt.subplots(2,1,figsize=(10,8))

#在各个子区域绘图:ax=axes[i]
letter_prop['M'].plot(kind='bar',rot=0,ax=axes[0],title='Male')
letter_prop['F'].plot(kind='bar',rot=0,ax=axes[1],title='Female',legend=False)

调整subplots子区域之间的间距

  1. fig.tight_layout()
    自动排版

  2. subplots_adjust
    精确设置间距

plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None)<br>
left  = 0.125  # the left side of the subplots of the figure
right = 0.9    # the right side of the subplots of the figure
bottom = 0.1   # the bottom of the subplots of the figure
top = 0.9      # the top of the subplots of the figure
wspace = 0.2   # the amount of width reserved for blank space between subplots
hspace = 0.2   # the amount of height reserved for white space between subplots

设置坐标轴范围

#方法1
plt.axis([x_start,x_end,y_start,y_end])

#方法2
table.plot(yticks=np.linspace(0.4,1.2,9),xticks=range(1880,2020,10),figsize=(10,8))   #xticks需要传入一个list

#range函数
xticks=range(1880,2020,10)  #step=10,不包含2020
xticks=range(1880,2021,10)  #需要2020时→2020+1
Python图表绘制:matplotlib绘图库入门 matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。 它的文档相当完备,并且Gallery页面中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定。 在Linux下比较著名的数据图工具还有gnupl... 阅读详情

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调包侠理查
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