【Matplotlib】详解图像各个部分

最新推荐文章于 2025-10-31 22:31:48 发布

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本文详细介绍了使用Matplotlib进行绘图的方法，包括图像各组成部分的解释、子图的创建及自定义设置等内容。

原文地址http://www.cnblogs.com/nju2014/p/5620776.html

图片不好贴还是看原文吧~~

首先一幅Matplotlib的图像组成部分介绍。

在matplotlib中，整个图像为一个Figure对象。在Figure对象中可以包含一个或者多个Axes对象。每个Axes(ax)对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域。所属关系如下：

下面以一个直线图来详解图像内部各个组件内容:

其中：title为图像标题，Axis为坐标轴, Label为坐标轴标注，Tick为刻度线，Tick Label为刻度注释。各个对象关系可以梳理成以下内容：

图像中所有对象均来自于Artist的基类。

上面基本介绍清楚了图像中各个部分的基本关系，下面着重讲一下几个部分的详细的设置。

一个"Figure"意味着用户交互的整个窗口。在这个figure中容纳着"subplots"。

当我们调用plot时，matplotlib会调用gca()获取当前的axes绘图区域，而且gca反过来调用gcf()来获得当前的figure。如果figure为空，它会自动调用figure()生成一个figure, 严格的讲，是生成subplots(111)。

Figures

Subplots

plt.subplot(221) # 第一行的左图
plt.subplot(222) # 第一行的右图
plt.subplot(212) # 第二整行
plt.show()

注意：其中各个参数也可以用逗号,分隔开。第一个参数代表子图的行数；第二个参数代表该行图像的列数；第三个参数代表每行的第几个图像。

另外：fig, ax = plt.subplots(2,2),其中参数分别代表子图的行数和列数，一共有 2x2 个图像。函数返回一个figure图像和一个子图ax的array列表。

补充：gridspec命令可以对子图区域划分提供更灵活的配置。

Tick Locators

Tick Locators 控制着 ticks 的位置。比如下面：

ax = plt.gca()
ax.xaxis.set_major_locator(eval(locator))

一些不同类型的locators：