Matplotlib对象简介

   FigureCanvas  画布

   Figure        图

   Axes          坐标轴(实际画图的地方)

matplotlib画图的流程

调用figure()得到figure对象 -> 调用fig.add_subplot(111)得到axes对象 -> 调用plt.plot绘制 -> plt.show()显示出figure

目录

1.figure参数说明

2.add_subplot & subplot（一张figure里面生成单张子图）

3.subplots（一张figure里面生成多张张子图）

 4.add_axes（新增子区域）

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1.figure参数说明

figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)

• num:图像编号或名称，数字为编号 ，字符串为名称
• figsize:指定figure的宽和高，单位为英寸；
• dpi参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，缺省值为80      1英寸等于2.5cm,A4纸是 21*30cm的纸张 
• facecolor:背景颜色
• edgecolor:边框颜色
• frameon:是否显示边框

2.add_subplot & subplot（一张figure里面生成单张子图）

 pyplot的方式中plt.subplot()参数和面向对象中的add_subplot()参数和含义都相同,使用subplot()不需要创建子画布对象。

 第一个参数为子图的总行数，第二个参数为子图的总列数，第三个参数为子图位置，返回的是Axes的对象。如果参数大于10，则可以选择用逗号分割，比如（10,2,10）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
x = np.arange(0, 100)
fig = plt.figure() 
ax1 = fig.add_subplot(221)
ax1.plot(x, x) 
ax2 = fig.add_subplot(222)
ax2.plot(x, -x) 
plt.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
x = np.arange(0, 100) 
plt.subplot(221)
plt.plot(x, x) 
plt.subplot(222)
plt.plot(x, -x) 
plt.show()

3.subplots（一张figure里面生成多张张子图）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 100)
fig,axes=plt.subplots(2,2)
ax1=axes[0,0]
ax2=axes[0,1]
ax3=axes[1,0]
ax4=axes[1,1]
ax1.plot(x, x)
ax2.plot(x, -x)
plt.show()

 

 4.add_axes（新增子区域）

add_axes为新增子区域，该区域可以座落在figure内任意位置，且该区域可任意设置大小

add_axes参数可参考官方文档:http://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.figure.Figure.html#matplotlib.figure.Figure

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#新建figure
fig = plt.figure()
# 定义数据
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
y = [1, 3, 4, 2, 5, 8, 6]
left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8
ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
ax1.plot(x, y, 'r')
ax1.set_title('area1')
left, bottom, width, height = 0.2, 0.6, 0.25, 0.25
ax2 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
ax2.plot(x,y, 'b')
ax2.set_title('area2')
plt.show()