matplotlib.figure.Figure的使用步骤

时间: 2023-04-07 12:03:00 浏览: 196

浅谈matplotlib.pyplot与axes的关系

最近在学习数据可视化，梳理一下其中一些诸如pandas绘图、matplotlib绘图、pyplot(plt)、axes等概念。重要的事情说三遍：axes不是axis！axes不是axis！axes不是axis！重要的事情说三遍：pyplot是接口不是对象！pyplot是接口不是对象！pyplot是接口不是对象！很多书上一上来就直接import matplotlib.pypltot as plt，然后就教你plt.xxx()。这种方式固然没错，可问题就出在了plt只是一个interface，只是一个接口，连对象都算不上（仔细回想，你确实没有实例化过任何一个名叫plt类型的对象）这给本来就对在Python的数据可视化领域，matplotlib库是非常常用的一个工具，它的pyplot子模块提供了便捷的绘图接口。本篇文章将深入探讨matplotlib.pyplot与axes之间的关系，以及它们在数据可视化过程中的作用。我们要明确一个概念：matplotlib.pyplot并不是一个对象，而是一个接口。这意味着当你导入matplotlib.pyplot并用plt作为别名时，你并不是在实例化一个对象，而是在调用一系列预先定义好的绘图函数。这些函数可以直接用来创建和修改图形，但它们背后实际操作的是figure和axes这两个核心对象。 axes，而不是axis，是matplotlib绘图的核心。每个axes代表了图像的坐标系统，包括x轴、y轴、图例、标题等元素。你可以在一个figure对象上创建多个axes，形成多图布局。而figure则可以理解为整个图形的容器，它可以包含一个或多个axes。在直接使用plt绘图时，如plt.plot()、plt.bar()等，plt会自动创建figure和axes对象，并在默认的axes上进行绘制。这种方式简单易用，尤其适合初学者和快速原型开发。然而，这种方式的缺点是无法精确控制图形，特别是当需要在同一份代码中绘制多个图形时，可能会导致混乱，因为你无法直接引用之前创建的图形。为了更好地控制绘图流程，可以使用plt.subplots()或plt.figure()来显式创建figure和axes对象。例如： ```python import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) ``` 在这个例子中，`fig`是figure对象，`ax`是axes对象。你可以通过ax直接进行更精细的操作，比如调整坐标轴范围、添加图例、设置标题等。这种方法虽然比直接使用plt函数略显复杂，但它提供了更好的灵活性和可维护性。此外，pandas库也提供了内置的绘图功能，它实际上是基于matplotlib实现的。你可以先用pandas的数据结构（如Series或DataFrame）绘制图形，然后通过plt的一些函数对图形进行进一步的定制，如设置标题、坐标轴标签等。如下所示： ```python import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd data = pd.Series([1.47, 1.62, 1.78, 1.94, 2.38, 2.60], index=['2012', '2013', '2014', '2015', '2016', '2017']) data.plot(label='income', color='r', linestyle=':', marker='s') plt.title('Income chart') plt.xlabel('Year') plt.ylabel('income') plt.annotate('Largest point', xy=(5, 2.60), xytext=(3, 2.5), arrowprops=dict(arrowstyle='->')) plt.show() ``` 总结起来，matplotlib.pyplot提供了一个面向过程的接口，简化了绘图步骤，适合快速生成简单的图形。而直接操作figure和axes对象则提供了一种面向对象的编程方式，允许开发者更加灵活地控制图形的每一个细节。在实际应用中，应根据项目需求和自身编程习惯选择合适的绘图方式。理解matplotlib.pyplot与axes之间的关系，有助于提升数据可视化的效率和质量。

首先，需要导入matplotlib库。然后，创建一个Figure对象，可以通过plt.figure()函数来创建。接着，可以通过add_subplot()方法向Figure对象中添加子图。最后，使用plot()函数或者其他绘图函数来绘制图形。最后，使用show()函数来显示图形。

阅读全文

matplotlib.figure.Figure的使用步骤

相关推荐

matplotlib.pyplot画图 图片的二进制流的获取方法

matplotlib.pyplot之imshow的用法总结.pptx

matplotlib.pyplot画图并导出保存的实例

matplotlib.pyplot

Matplotlib.Pyplot

Matplotlib.pylot教学

matplotlib.patches绘制直线

import matplotlib.pyplot as plt 的作用

Matplotlib.pyplot绘图的基本绘图流程是什么

jupyter lab怎么引入matplotlib.pyplot绘制一条直线

解决matplotlib.pyplot在jupyter notebook中不显示图像问题

y=max(0,x)，使用Matplotlib.pyplot输出x在[-5，5]区间的图形

partially initialized module 'matplotlib.pyplot' has no attribute 'subplots'这个报错怎么解决

如何将mpf.plot(data, type="candle", volume=True, ax=ax[0])中的volume转换为type matplotlib.axis.Axes

基于以下代码，怎么实现拖拽功能？ self.figure = Figure() self.canvas = FigureCanvas(self.figure)

混合场景下大规模 GPU 集群构建与实践.pdf

最新推荐

Python使用matplotlib实现绘制自定义图形功能示例

将matplotlib绘图嵌入pyqt的方法示例

Python使用matplotlib模块绘制图像并设置标题与坐标轴等信息示例

混合场景下大规模 GPU 集群构建与实践.pdf

平尾装配工作平台运输支撑系统设计与应用

管理建模和仿真的文件

MATLAB遗传算法探索：寻找随机性与确定性的平衡艺术

如何在S7-200 SMART PLC中使用MB_Client指令实现Modbus TCP通信？请详细解释从连接建立到数据交换的完整步骤。

MAX-MIN Ant System：用MATLAB解决旅行商问题

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

matplotlib.pyplot画图图片的二进制流的获取方法