4.8Python数据处理篇之Matplotlib系列(八)---Figure的学习
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前言
今天我们来学习一下plt.figure()方法
（一）figure()方法的定义
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.figure.html?highlight=pyplot figure#matplotlib.pyplot.figure
原函数得定义：
pyplot.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True, FigureClass=<class 'matplotlib.figure.Figure'>, clear=False, **kwargs)
（二）figure()方法的参数
注：edgecolor需要在linewidth设置比较大的时候才可见。
| 可选参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
| num=int/string | 一个窗口的id标识 | 默认是序号递增 |
| figsize=(float, float) | 窗体的大小，宽度与高度，单位是英寸 | [6.4, 4.8] |
| dpi=int | 窗体的分别率，间接的的也影响窗体的大小 | 100 |
| linewidth | 窗体的边框宽度 | 0.0 |
| facecolor="color" | 窗口的背景颜色,也可以用”#xxxxxx"表示颜色 | 'w' |
| edgecolor="color" | 窗口的边框颜色,颜色表示同上。 | 'w' |
| frameon=bool | 是否绘制边框线与背景色 | True |
| clear | 擦出画布 | Fase |
（三）figure()方法的例子
1.多窗体绘图：
注意观察num, figsize,facecolor, edgecolor参数值得变化。
（1）源代码
# 导入模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y1 = x
y2 = x**2
y3 = x**(1/2)
# 创建窗体绘图1
plt.figure(frameon=False)
plt.plot(x, y1)
# 创建窗体绘图2
plt.figure(num=3, figsize=(2, 6), facecolor="b", edgecolor='r', linewidth=5)
plt.plot(x, y2)
# 创建窗体绘图3
plt.figure(num="函数3", figsize=(5, 3), facecolor="g", edgecolor="y", linewidth=5)
plt.plot(x, y3)
# 展示
plt.show()
（2）输出效果
2.窗口得分别率
注意dip, frameon参数值得变化
clear暂时不知道怎么用，你知道了，请告诉我。
（1）源代码
# 导入模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y1 = x
y2 = x**2
y3 = x**(1/2)
# 创建窗体绘图1
plt.figure()
plt.plot(x, y1)
# 创建窗体绘图2
plt.figure(dpi=150, linewidth=5, facecolor="r", frameon=False)
plt.plot(x, y2)
# 创建窗体绘图3
plt.figure(dpi=50, facecolor="g", clear=True)
plt.plot(x, y3)
# 展示
plt.show()
（2）输出效果：
参考文献：
【1】https://blog.csdn.net/black_shuang/article/details/81299200
【2】https://blog.csdn.net/zjyklwg/article/details/79477261
【3】http://www.itkeyword.com/doc/874304070537533181/matplotlib-savefig-edgecolor-has-no-effect
