matplotlib面向对象绘图：颜色与样式详解

在算法学习笔记的第34天，我们深入探讨了Matplotlib库在面向对象作图和图形参数设置方面的应用。首先，我们聚焦于颜色和样式的管理，这是创建图表时至关重要的元素。 1. 颜色调整： - 直接使用颜色的英文名称，例如'y'代表黄色； - 通过RGB值表示，如`(0,0,1)`对应纯蓝色，比例范围为0到1； - 使用RGB十六进制表示，如`#FF0000`表示红色，颜色代码范围为00到FF； - 灰色可以通过阴影比例表示，0到1之间的浮点数。 提供了八种默认颜色，包括b（蓝色）、g（绿色）、r（红色）、c（青色）、m（洋红色）、y（黄色）、k（黑色）和w（白色）。这些颜色可以用相应的英文缩写快速引用。 2. 线样式： - '-'代表直线； - '--'表示虚线； - '-.'是点线形式； - ':'则是点间隔线； - 还有其他形状如点、三角形等，以及对应的箭头方向标记。 3. 点的样式： - 不同形状的标记符，如'.'是点，','是像素点，'o'是圆形，'v'是向下三角形等，提供多种形状选项。 4. 样式字符串： 通过组合颜色、点型和线型，可以创建复杂的样式，例如'ro--'表示红色圆点的虚线。 在面向对象与pyplot的方式中，主要介绍了子图(subplot)和多图(Figure)的概念。子图允许在一个大图中嵌套多个独立的图形区域，方便布局和组织数据。而多图则涉及到创建和管理多个独立的绘图窗口。此外，画图规范也包含关键内容，如设置网格(grid)以增强数据的可视化效果，利用图例(legend)清晰地标注各个数据系列，以及调整坐标轴(grid)以优化阅读体验。 本篇笔记详细讲解了如何通过Matplotlib进行直观且高效的图形设计，不仅涉及基础的颜色和样式设置，还涵盖了面向对象编程在图形绘制中的应用，这对于理解和实践数据可视化至关重要。通过学习这些内容，用户可以更好地创建出专业且具有吸引力的数据图表。