matplotlib对坐标轴的操作和子图

1.其他元素可实性

1.1 显示网格 plt.grid()

plt.grid(True, linestyle = "--",color = "gray", linewidth = "0.5",axis = 'x')

显示网格
linestyle：线型
color：颜色
linewidth：宽度
axis：x，y，both，显示x/y/两者的格网

 

 1.2 plt.gca() 对坐标轴的操作

 

 1.3 plt.rcParams设置画图的分辨率，大小等信息

plt.rcParams['figure.figsize'] = (8.0, 4.0) # 设置figure_size英寸
plt.rcParams['figure.dpi'] = 300 #分辨率
默认的像素：[6.0,4.0]，分辨率为72，图片尺寸为 432x288
指定dpi=100，图片尺寸为 600*400
指定dpi=300，图片尺寸为 1800*1200

2.图表的样式设置

2.1 线条样式

传入x,y，通过plot画图,并设置折线颜色、透明度、折线样式和折线宽度 
标记点、标记点大小、标记点边颜色、标记点边宽,网格

plt.plot(x,y,color='red',alpha=0.3,linestyle='-',linewidth=5,marker='o',
markeredgecolor='r',markersize='20',markeredgewidth=10)

2.1.1 color:可以使用颜色的16进制，也可以使用线条颜色的英文，还可是使用之前的缩写

颜色参考地址:http://tools.jb51.net/color/jPicker

2.1.2 alpha: 0-1，透明度

2.1.3  linestyle:折线样式

2.1.4 marker标记点:

 

 

 2.2 创建图像对象

在 Matplotlib 中，面向对象编程的核心思想是创建图形对象（figure object）。通过图形对象来调用其它的方法和属性，
这样有助于我们更好地处理多个画布。在这个过程中，pyplot 负责生成图形对象，并通过该对象来添加一个或多个 axes 对象（即绘图区域）。

Matplotlib 提供了matplotlib.figure图形类模块，它包含了创建图形对象的方法。通过调用 pyplot 模块中 figure() 
函数来实例化 figure 对象。

figure方法如下：

plt.figure(
    num=None,-----------------------------> 图像编号或名称，数字为编号 ，字符串为名称
    figsize=None,-------------------------> 指定figure的宽和高，单位为英寸；
    dpi=None,-----------------------------> 定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，缺省值为72
    facecolor=None,-----------------------> 背景颜色
    edgecolor=None, ----------------------> 边框颜色
    frameon=True, ------------------------> 是否显示边框
    **kwargs,
)

 3.绘制多子图

figure是绘制对象(可理解为一个空白的画布)，一个figure对象可以包含多个Axes子图，一个Axes是一个绘图区域，
不加设置时，Axes为1，且每次绘图其实都是在figure上的Axes上绘图。

add_axes() : 添加区域
subplot() : 均等地划分画布,只是创建一个包含子图区域的画布,(返回区域对象)
subplots() : 既创建了一个包含子图区域的画布，又创建了一个 figure 图形对象.(返回图形对象和区域对象)

3.1 add_axes :添加区域

Matplotlib 定义了一个 axes 类（轴域类），该类的对象被称为 axes 对象（即轴域对象），它指定了一个有数值范围限制的绘图区域。在一个给定
的画布（figure）中可以包含多个 axes 对象，但是同一个 axes 对象只能在一个画布中使用。

2D 绘图区域（axes）包含两个轴（axis）对象

语法:

add_axes(rect)

该方法用来生成一个 axes 轴域对象，对象的位置由参数rect决定
rect 是位置参数，接受一个由 4 个元素组成的浮点数列表，形如 [left, bottom, width, height] ，它表示添加到画布中的矩形区域的左下
角坐标(x, y)，以及宽度和高度。

区域中基本方法的使用
区域图表名称: set_title
区域中x轴和y轴名称:set_xlabel() set_ylabel()
刻度设置: set_xticks()
区域图表图例: legend()

 3.2 subplot() 函数，它可以均等地划分画布

参数格式如下：

ax = plt.subplot(nrows, ncols, index,*args, **kwargs)

nrows 行
ncols 列
index: 索引
kwargs: title/xlabel/ylabel 等.....
也可以直接将几个值写到一起,如:subplot(233)

返回:区域对象

nrows 与 ncols 表示要划分几行几列的子区域（nrows*nclos表示子图数量），
index 的初始值为1，用来选定具体的某个子区域。

例如： subplot(233)表示在当前画布的右上角创建一个两行三列的绘图区域（如下图所示），
同时，选择在第 3 个位置绘制子图。

如果新建的子图与现有的子图重叠，那么重叠部分的子图将会被自动删除，因为它们不可以共享绘图区域。

 3.2.1 在创建的时候直接设置:

　　对于subplot关键词赋值参数的了解,可以将光标移动到subplot方法上,使用快捷键shift+tab查看具体内容

发现子图标题重叠,在最后使用plt.tight_layout()

3.2.2 使用pyplot模块中的方法设置后再绘制

 3.2.3 使用返回的区域对象设置

注意区域对象的方法很多都是set_开头

使用区域对象将不存在 设置位置

3.3 subplots() 函数

matplotlib.pyplot模块提供了一个 subplots() 函数，它的使用方法和 subplot() 函数类似。其不同之处在于，subplots() 
既创建了一个包含子图区域的画布，又创建了一个 figure 图形对象，而 subplot() 只是创建一个包含子图区域的画布。

subplots 的函数格式如下：

fig , ax = plt.subplots(nrows, ncols)

nrows 与 ncols 表示两个整数参数，它们指定子图所占的行数、列
函数的返回值是一个元组，包括一个图形对象和所有的 axes 对象。其中 axes 对象的数量等于 nrows * ncols，且每
个 axes 对象均可通过索引值访问（从1开始）

 

 3.4 绘制一个特殊的图形,如:

可以先创建一个12（即1行两列的），在第一列画一个，再在第二列绘制一个22的， 
分别在第2和4个位置画图

 

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本文作者：Ambitious
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