%matplotlib inline 这里的%是什么意思

时间: 2023-08-20 16:46:17 浏览: 94

matplotlib学习之图形介绍.pdf

### Matplotlib 图形介绍知识点详解 #### 一、Matplotlib 概述 Matplotlib 是一个广泛应用于 Python 中的 2D 绘图库，能够生成各种高质量的图像，包括线图、柱状图、散点图等。Matplotlib 的强大之处在于其高度可定制性，用户可以根据需要调整图像的各个细节。 #### 二、基本概念 - **Figure**: 图像的容器，即整个图像的背景，可以理解为画布。 - **Axes**: 图像中的坐标系，用来绘制具体的图形元素如线条、点等。 - **Artist**: 任何可见的对象都可以被称为 Artist，包括文本标签、图例、线条等。 #### 三、创建图形 ```python fig = plt.figure(figsize=(2, 2), facecolor='lightskyblue', layout='constrained') ``` - `plt.figure()` 创建了一个新的 Figure 对象。 - `figsize` 参数用于设置 Figure 的尺寸，单位为英寸。 - `facecolor` 设置了 Figure 的背景颜色。 - `layout='constrained'` 表示布局方式，这里的值表示使用约束布局，使得图形内容与边界之间有足够的空间。 #### 四、添加 Axes ```python ax = fig.add_subplot() ax.set_title('Axes', loc='left', fontstyle='oblique', fontsize='medium') ``` - `add_subplot()` 方法添加了一个 Axes 对象到当前的 Figure 上。 - `set_title()` 用于设置 Axes 的标题，`loc` 参数表示标题的位置，`fontstyle` 和 `fontsize` 分别设置字体样式和大小。 #### 五、查看图形 - **Notebooks and IDEs**：如果在 Jupyter Notebook 或类似的 IDE 中工作，Matplotlib 默认使用内联后端 `%matplotlib inline`，可以直接在代码单元格中显示图形。 - **交互式绘图**：为了使图形交互式，可以使用 `%matplotlib notebook` 或 `%matplotlib widget`。这种方式适用于 Jupyter Notebook 和 Jupyter Lab。 - **独立脚本**：在独立的 Python 脚本中，通常需要调用 `plt.show()` 显示图形。此命令会在一个新的窗口中打开图形，并提供交互工具。 #### 六、不同后端的使用 - **Jupyter Notebook**：默认使用内联后端，如果需要交互式绘图，可以使用 `%matplotlib notebook` 或 `%matplotlib widget`。 - **独立脚本**：根据环境的不同，可以选择不同的图形界面库，如 PyQt、Tkinter、WxWidgets 等。通过 `matplotlib.use('BackendName')` 设置。 #### 七、保存图形 - 使用 `plt.savefig('filename.png')` 可以将当前的 Figure 保存为图片文件。 - 参数 `bbox_inches='tight'` 可以确保图形内容被紧密地裁剪。 #### 八、创建更复杂的布局 - **subplots**：`plt.subplots()` 方法可以快速创建多个 Axes 的布局。 - **subplot_mosaic**：对于更复杂的需求，如不规则的网格布局，可以使用 `plt.subplot_mosaic()`。 - **子图嵌套**：有时候需要在一个 Figure 中创建多个独立的子图布局，可以通过 `subfigures` 或 `add_subfigure` 方法实现。 #### 九、实例演示 ```python # 创建包含两个子图的 Figure fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(4, 3), layout='constrained') # 创建包含嵌套子图的 Figure fig = plt.figure(layout='constrained', facecolor='lightskyblue') fig.suptitle('Figure') figL, figR = fig.subfigures(1, 2) figL.set_facecolor('thistle') ``` #### 十、总结通过上述介绍，我们了解到 Matplotlib 不仅可以创建简单的图形，还可以通过各种高级功能构建复杂而美观的数据可视化图表。掌握 Matplotlib 的基础操作和高级技巧对于进行数据分析和展示是非常有用的。

在Jupyter Notebook或者JupyterLab中，`%`是一个Magics命令符号，它用于指示Jupyter内核执行一些特殊操作。在这种情况下，`%matplotlib inline`命令是一个特殊的Jupyter Notebook命令，它告诉Jupyter内核将matplotlib图形直接嵌入到Notebook单元格中。这使得Notebook中的图形可以与代码和文本一起共享，而不必在一个单独的窗口中打开它们。

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