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文章目錄

• • 圖形對象(圖形窗口)
  • • • 案例1(繪制一個窗口)
      • 案例2(繪制兩個窗口)
    • 設置當前窗口的參數
    • 子圖
    • • 矩陣式布局(不支持單元格合并)
      • 網格式布局(支持單元格合并)
      • 自由式布局
    • 刻度定位器
    • 刻度網格線
    • 半對數坐標

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圖形對象(圖形窗口)

• 繪制圖形窗口語法

mp.figure('窗口標題欄文本', #窗口標題欄文本figsize = (4, 3), #窗口大小 <元祖>dpi = 120, #像素密度facecolor = '' #圖表背景色)

案例1(繪制一個窗口)

代碼：

import matplotlib.pyplot as mpmp.figure('窗口標題欄文本',figsize = (4, 3),dpi = 120,facecolor = 'r')mp.show()

圖像：

備注：mp.figure方法不僅可以構建一個新窗口，如果已經構建過title='A’的窗口，又使用figure方法構建了title=‘A’ 的窗口的話，mp將不會創建新的窗口，而是把title='A’的窗口置為當前操作窗口。

案例2(繪制兩個窗口)

代碼：

import matplotlib.pyplot as mpmp.figure('Figure A', facecolor = 'gray') mp.figure('Figure B', facecolor = 'lightgray')mp.show()

圖像：

設置當前窗口的參數

• 語法

# 設置圖表標題 顯示在圖表上方 mp.title(title, fontsize=12) # 設置水平軸的文本 mp.xlabel(x_label_str, fontsize=12) # 設置垂直軸的文本 mp.ylabel(y_label_str, fontsize=12) # 設置刻度參數 labelsize設置刻度字體大小 mp.tick_params(labelsize= 8) # 設置圖表網格線 mp.grid(linestyle='') #linestyle設置網格線的樣式# - or solid 粗線# -- or dashed 虛線# -. or dashdot 點虛線# : or dotted 點線# 設置緊湊布局，把圖表相關參數都顯示在窗口中 mp.tight_layout()

• 舉個例子

代碼：

import matplotlib.pyplot as mpmp.figure('Figure B', facecolor = 'lightgray') # 設置圖表標題 顯示在圖表上方 mp.title('Figure A', fontsize=15) # 設置水平軸的文本 mp.xlabel('X', fontsize=12) # 設置垂直軸的文本 mp.ylabel('Y', fontsize=12) # 設置刻度參數 labelsize設置刻度字體大小 mp.tick_params(labelsize= 10) # 設置圖表網格線 mp.grid(linestyle='--') # 設置緊湊布局，把圖表相關參數都顯示在窗口中 mp.tight_layout() mp.show()

圖像：

子圖

矩陣式布局(不支持單元格合并)

• 語法

# 拆分矩陣 mp.subplot(rows, cols, num) #rows: 行數 ,cols: 列數,num:子圖編號 #比如： mp.subplot(3, 3, 5) #操作3*3的矩陣中編號為5的子圖

圖示：

• 例子(繪制9宮格)

代碼：

import matplotlib.pyplot as mpmp.figure('Subplot', facecolor='lightgray')for i in range(1, 10):mp.subplot(3, 3, i)mp.text(0.5, 0.5, i, size=36, ha='center',va='center')mp.xticks([]) #mp.xticks()為設置x軸刻度mp.yticks([]) #mp.yticks()為設置y軸刻度mp.tight_layout()mp.show()

圖像：

網格式布局(支持單元格合并)

• 語法

import matplotlib.gridspec as mg# 調用GridSpec方法拆分網格式布局 gs = mg.GridSpec(rows, cols) # rows: 行數 # cols: 列數#比如： gs = mg.GridSpec(3, 3) #拆分成3行3列# 合并0行與0、1列為一個子圖表 mp.subplot(gs[0, :2])

• 例子

代碼：

import matplotlib.pyplot as mp import matplotlib.gridspec as mgmp.figure('GridLayout', facecolor='lightgray') #拆分成3行3列 gridsubs = mp.GridSpec(3, 3) # 合并0行、0和1列為一個子圖 mp.subplot(gridsubs[0, :2]) mp.text(0.5, 0.5, 1, ha='center', va='center', size=36) mp.tight_layout() mp.xticks([]) mp.yticks([])mp.show()

圖像：

自由式布局

• 語法

import matplotlib.gridspec as mgmp.figure('Flow Layout', facecolor='lightgray') # 設置圖標的位置，給出左下角點坐標與寬高即可 mp.axes([left_bottom_x, left_bottom_y, width, height]) # left_bottom_x: 坐下角點x坐標 # left_bottom_x: 坐下角點y坐標 # width: 寬度 # height: 高度#比如： mp.axes([0.03, 0.03, 0.94, 0.94])

• 例子

代碼：

import matplotlib.pyplot as mp import matplotlib.gridspec as mgmp.figure('FlowLayout', facecolor='lightgray')mp.axes([0.08, 0.08, 0.6, 0.5]) mp.xticks([]) mp.yticks([]) mp.axes([0.08, 0.6, 0.6, 0.3]) mp.xticks([]) mp.yticks([])mp.show()

圖像：

刻度定位器

• 語法

# 獲取當前坐標軸 ax = mp.gca() # 設置水平坐標軸的主刻度定位器 ax.xaxis.set_major_locator(mp.NullLocator()) # 設置水平坐標軸的次刻度定位器為多點定位器，間隔0.1 ax.xaxis.set_minor_locator(mp.MultipleLocator(0.1))

常用刻度器如下：

# 空定位器：不繪制刻度 mp.NullLocator() # 最大值定位器：最多繪制nbins+1個刻度 mp.MaxNLocator(nbins=3) # 定點定位器：根據locs參數中的位置繪制刻度 mp.FixedLocator(locs=[0, 2.5, 5, 7.5, 10]) # 自動定位器：由系統自動選擇刻度的繪制位置 mp.AutoLocator() # 索引定位器：由offset確定起始刻度，由base確定相鄰刻度的間隔 mp.IndexLocator(offset=0.5, base=1.5) # 多點定位器：從0開始，按照參數指定的間隔(缺省1)繪制刻度 mp.MultipleLocator() # 線性定位器：等分numticks-1份，繪制numticks個刻度 mp.LinearLocator(numticks=21) # 對數定位器：以base為底，繪制刻度 mp.LogLocator(base=2)

• 例子(繪制一個數軸)

代碼：

import matplotlib.pyplot as mp import matplotlib.gridspec as mgmp.figure('Locators', facecolor='lightgray') # 獲取當前坐標軸 ax = mp.gca() # 隱藏除底軸以外的所有坐標軸 ax.spines['left'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') ax.spines['right'].set_color('none') # 將底坐標軸調整到子圖中心位置 ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))mp.xlim(0, 10) mp.yticks([]) # 設置水平坐標軸的主刻度定位器 ma_loc = mp.MultipleLocator(1) ax.xaxis.set_major_locator(ma_loc) # 設置水平坐標軸的次刻度定位器為多點定位器，間隔0.1 mi_loc = mp.MultipleLocator(0.1) ax.xaxis.set_minor_locator(mi_loc) # 標記所用刻度定位器類名 mp.show()

圖像：

刻度網格線

• 語法

ax = mp.gca() #繪制刻度網格線 ax.grid(which='', # 'major'/'minor' <-> '主刻度'/'次刻度' axis='', # 'x'/'y'/'both' <-> 繪制x或y軸linewidth=1, # 線寬linestyle='', # 線型color='', # 顏色alpha=0.5 # 透明度 )

• 舉個例子

繪制曲線y = [1, 10, 100, 1000, 100, 10, 1]，然后設置y軸刻度網格線。

代碼：

import numpy as np import matplotlib.pyplot as mpy = [1, 10, 100, 1000, 100, 10, 1] mp.figure('Grid Line', facecolor='lightgray') # 設置刻度定位器 ax = mp.gca() y_ma_loc = mp.MultipleLocator(250) ax.yaxis.set_major_locator(y_ma_loc) y_mi_loc = mp.MultipleLocator(50) ax.yaxis.set_minor_locator(y_mi_loc)# 設置刻度網格線 ax.grid(which='major', axis='y',linewidth=0.75, color='orangered',linestyle='-') ax.grid(which='minor', axis='y',linewidth=0.25, color='orangered',linestyle='-')mp.plot(y, 'o-', color='dodgerblue') mp.show()

圖像：

半對數坐標

• 舉個例子

y軸將以指數方式遞增。基于半對數坐標繪制第2個子圖，表示曲線:y = [1, 10, 100, 1000, 100 10, 1]

代碼：

import numpy as np import matplotlib.pyplot as mpy = [1, 10, 100, 1000, 100, 10, 1] mp.figure('Grid Line', facecolor='lightgray')mp.subplot(211) # 設置刻度定位器 ax = mp.gca() y_ma_loc = mp.MultipleLocator(250) ax.yaxis.set_major_locator(y_ma_loc) y_mi_loc = mp.MultipleLocator(50) ax.yaxis.set_minor_locator(y_mi_loc)# 設置刻度網格線 ax.grid(which='major', axis='y',linewidth=0.75, color='orangered',linestyle='-') ax.grid(which='minor', axis='y',linewidth=0.25, color='orangered',linestyle='-')mp.plot(y, 'o-', color='dodgerblue')mp.subplot(212) # 設置刻度定位器 ax = mp.gca() y_ma_loc = mp.MultipleLocator(250) ax.yaxis.set_major_locator(y_ma_loc) y_mi_loc = mp.MultipleLocator(50) ax.yaxis.set_minor_locator(y_mi_loc)# 設置刻度網格線 ax.grid(which='major', axis='both',linewidth=0.75, color='orangered',linestyle='-') ax.grid(which='minor', axis='both',linewidth=0.25, color='orangered',linestyle='-')# 半對數坐標顯示圖形 mp.semilogy(y, 'o-', color='dodgerblue')mp.show()

圖像：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Matplotlib基础(part2)--图形对象的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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