[matplotlib-学习笔记01] 使用指南ing

1.概述

层次结构的下一层是面向对象接口的第一级，其中pyplot仅用于一些函数，如图形创建，用户显式地创建并跟踪图形(figure)和坐标轴(axes)对象。在这个级别，用户使用pyplot来创建图形，通过这些图形，可以创建一个或多个轴对象。这些轴对象随后用于大多数绘图操作。

为了获得更多的控制——对于像在GUI应用程序中嵌入matplotlib图这样的事情来说，这是必不可少的——pyplot级别可以完全删除，只留下一个

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

2.图像中的各个部分

a.图像(Figure)

图像对象，用于显示坐标图和子坐标图；

exp:

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
fig.suptitle("ss")
fig.show()
input("")

显示如下；

b.坐标轴线(Axes)

这就是你认为的坐标图，它是带有数据空间的图像区域。一个给定的图形可以包含多个坐标轴(Axes)，但是一个坐标轴（Axes）只能在一个图像（Figure）里。这个坐标轴对象包含两条或者三条轴线(Axis)对象，可以通过set_xlim()、set_ylim()设置坐标最大值，set_title()设置标题，set_xlabel()、set_ylabel()设置x，y标签；

绑定到单个坐标轴的数据对象不能被多个轴共享，也不能从一个轴移动到另一个轴。

fig = plt.figure()  # an empty figure with no axes
fig.suptitle('No axes on this figure')  # Add a title so we know which it is

fig, ax_lst = plt.subplots(2, 2)  # a figure with a 2x2 grid of Axes

3.绘图函数的输入类型

所有的绘图函数都期望使用np.array或者使用np.ma.masked_array作为输入，一些类数组类型的类如pandas 数据对象和np.matrix 可能不能正常的预期工作，最好是转换为np.array对象；

exp,转换一个 padas.DataFrame

a = pandas.DataFrame(np.random.rand(4,5), columns = list('abcde'))
a_asarray = a.values #为需要的类型

exp,转换一个 np.matrix

b = np.matrix([[1,2],[3,4]])
b_asarray = np.asarray(b)

4.Matplotlib, pyplot and pylab 之间有什么联系？

Matplotlib 是一整个包，pyplot(matplotlib.pyplot)只是这个包中的一个模块

对于pyplot模块来说，它的函数总是作用于当前这个对象(figure),如下面code，第一次调用plt.plot会创建这个坐标轴，第二次调用plt.plot只会在原有的坐标轴上添加一条线，plt.xlabel, plt.ylabel, plt.title 和plt.legend 分别设置坐标轴标签、标题和图例；

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 2, 100)

plt.plot(x, x, label='linear')
plt.plot(x, x**2, label='quadratic')
plt.plot(x, x**3, label='cubic')

plt.xlabel('x label')
plt.ylabel('y label')

plt.title("Simple Plot")
plt.legend()
plt.show()

Pylab是一个方便的模块，它批量导入matplotlib。Pyplot(打开新窗口)(用于绘图)和numpy(打开新窗口)(用于数学和使用数组)在单个名称空间中。Pylab已弃用，强烈建议不要使用它，因为它会污染名称空间。使用pyplot代替。

对于非交互式绘图，建议使用pyplot来创建图形，然后使用面向对象界面来绘图。

5.代码风格

在查看此文档和示例时，您将发现不同的编码风格和使用模式。这些风格都是有效的，都有自己的优缺点。几乎所有的例子都可以转换成另一种风格，并达到相同的效果。唯一需要注意的是，要避免在您自己的代码中混合使用这两种编码风格。

在不同的样式中，有两种是官方支持的。因此，这两种是使用matplotlib的首选方法。

对于pyplot风格，脚本的顶部导入通常是：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

然后调用，例如：np.arange、np.zeros、np.pi、np.figure、plt.plot、plt.show,等等。

使用pyplot 接口去创建图像,然后调用对象方法；

x = np.arange(0, 10, 0.2)
y = np.sin(x)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
plt.show()

如果想绘制俩个子图：

6.什么是交互模式

a.线段简化

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

# Setup, and create the data to plot
y = np.random.rand(100000)
y[50000:] *= 2
y[np.logspace(1, np.log10(50000), 400).astype(int)] = -1
mpl.rcParams['path.simplify'] = True

mpl.rcParams['path.simplify_threshold'] = 0.0
plt.plot(y)
plt.show()

mpl.rcParams['path.simplify_threshold'] = 1.0
plt.plot(y)
plt.show()

b.标记简化

markevery使用；

plt.plot(x, y, markevery=10)

7.tkinter内嵌matplotlib

#Embedding in Tk — Matplotlib 3.4.3 documentation

#tkinter内嵌Matplotlib系列（一）之解读官网教材 - 梦并不遥远 - 博客园 (cnblogs.com)

官网例程；

import tkinter
from matplotlib.backends.backend_tkagg import (
    FigureCanvasTkAgg, NavigationToolbar2Tk)
# Implement the default Matplotlib key bindings.
from matplotlib.backend_bases import key_press_handler
from matplotlib.figure import Figure
import numpy as np

root = tkinter.Tk()
root.wm_title("Embedding in Tk")

fig = Figure(figsize=(5, 4), dpi=100)
t = np.arange(0, 3, .01)
fig.add_subplot().plot(t, 2 * np.sin(2 * np.pi * t))

canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=root)  # A tk.DrawingArea.
canvas.draw()

pack_toolbar=False #will make it easier to use a layout manager later on.
toolbar = NavigationToolbar2Tk(canvas, root, pack_toolbar=False)
toolbar.update()


canvas.mpl_connect("key_press_event", lambda event: print(f"you pressed {event.key}"))
canvas.mpl_connect("key_press_event", key_press_handler)

button = tkinter.Button(master=root, text="Quit", command=root.quit)

# Packing order is important. Widgets are processed sequentially and if there
# is no space left, because the window is too small, they are not displayed.
# The canvas is rather flexible in its size, so we pack it last which makes
# sure the UI controls are displayed as long as possible.
button.pack(side=tkinter.BOTTOM)
toolbar.pack(side=tkinter.BOTTOM, fill=tkinter.X)
canvas.get_tk_widget().pack(side=tkinter.TOP, fill=tkinter.BOTH, expand=1)

tkinter.mainloop()

显示如下：

去掉toolbar部分代码后：

import tkinter
from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg
from matplotlib.figure import Figure
import numpy as np

root = tkinter.Tk()
root.wm_title("Embedding in Tk")

fig = Figure(figsize=(5, 4), dpi=100)
t = np.arange(0, 3, .01)
fig.add_subplot().plot(t, 2 * np.sin(2 * np.pi * t))

canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=root)  # A tk.DrawingArea.
canvas.draw()

button = tkinter.Button(master=root, text="Quit", command=root.quit)
button.pack(side=tkinter.BOTTOM)
canvas.get_tk_widget().pack(side=tkinter.TOP, fill=tkinter.BOTH, expand=1)

tkinter.mainloop()

显示如下：

修改，绘图刷新；

from math import radians
import tkinter
from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg
from matplotlib.figure import Figure
import numpy as np
i=0
def draw_line():
    xx1.cla() #清除绘图
    global i
    i=i+1
    x = np.arange(0,2,0.1)
    xx1.plot(x,i*x)
    
    canvas.draw()
root = tkinter.Tk()
root.wm_title("Embedding in Tk")

fig = Figure(figsize=(5, 4), dpi=100)
t = np.arange(0, 3, .01)
xx1= fig.add_subplot()
xx1.plot(t, 2 * np.sin(2 * np.pi * t))

canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=root)  # A tk.DrawingArea.
canvas.draw()

button = tkinter.Button(master=root, text="绘制", command=draw_line)
button.pack(side=tkinter.BOTTOM)
canvas.get_tk_widget().pack(side=tkinter.TOP, fill=tkinter.BOTH, expand=1)

tkinter.mainloop()

点击绘制；

code，多次绘制在同一个坐标图上；

from math import radians
import tkinter
from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg
from matplotlib.figure import Figure
import numpy as np
i=0
def draw_line():
    # xx1.cla() #清除绘图
    global i
    i=i+1
    x = np.arange(0,2,0.1)
    xx1.plot(x,i*x)
    
    canvas.draw()
root = tkinter.Tk()
root.wm_title("Embedding in Tk")

fig = Figure(figsize=(5, 4), dpi=100)
t = np.arange(0, 3, .01)
xx1= fig.add_subplot()
xx1.plot(t, 2 * np.sin(2 * np.pi * t))

canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=root)  # A tk.DrawingArea.
canvas.draw()

button = tkinter.Button(master=root, text="绘制", command=draw_line)
button.pack(side=tkinter.BOTTOM)
canvas.get_tk_widget().pack(side=tkinter.TOP, fill=tkinter.BOTH, expand=1)

tkinter.mainloop()