Matplotlib 库使用入门1

matplotlib 库的安装与配置
- 1、安装
- 2、配置
matplotlib 库的常用套路和绘图组件
- 1、常用套路
- 2、绘图组件

Matplotlib 是一个非常强大的 Python 绘图库，我们可以使用它将很多数据通过各种静态、动态、交互式图表的形式直观的呈现出来，比如：线图、散点图、条形图、饼图、3D 图形、图形动画等等，并且提供多样化的输出格式。Matplotlib 通常与 NumPy 和 Pandas 等库一起使用，形成一个强大的科学计算环境，有助于我们通过 Python 学习数据科学、机器学习。
同 Pandas 一样，笔者从本篇开始通过若干篇短文对 matplotlib 经常会用到的函数、方法进行梳理总结。由于 matplotlib 库内容很多、细节很丰富，而我们使用该库方式又常常是根据实际需要临时查阅具体函数，包括具体参数，拿过来用就可以了，所以文章内容将不会很全面，仅提供常用的绘图方式方法。更全面详细的内容可参阅 matplotlib 官网，这里有丰富的案例、用户文档、教程。
本文先介绍 matplotlib 库的安装与配置，常用套路和绘图组件。

matplotlib 库的安装与配置

1、安装

Matplotlib 库的安装很简单，同其他许多 python 库的安装一样，用 pip install matplotlib 命令或者在 Pycharm 中进行连网下载安装即可。需要注意的是，matplotlib 的依赖库包括 numpy、cycler、Pillow、packaging、pyparsing、python-dateutil、fonttools、contourpy、kiwisolver，需要预先安装，不过只要连网后都会自动下载安装。

2、配置

Matplotlib 配置信息是从配置文件中读取的，在配置文件中可以为 matplotlib 几乎所有的属性指定永久有效的默认值。查看和修改配置方法如下，这里重点要设置一下中文的显示，避免画图出现乱码。

import matplotlib as mpmp.__version__    # 查看 matplotlib 的版本，笔者用的是 '3.6.2' 版本
mp.rcParams       # 通过字典查看所有已经加载的配置项
mp.rcParams['lines.color']              # 通过 rcParams 字典查看配置项，笔者这里返回'C0'
mp.rcParams['lines.color'] = 'r'        # 可通过 rcParams 字典修改配置项
help(mp.rc)                             # 通过 help 函数查看帮助文档
mp.rc('lines', linewidth=2, color='r')  # 与 rcParams['lines.linewidth'] = 2 和 rcParams['lines.color'] = 'r' 等价mp.get_configdir()      # 获取当前用户的配置文件目录，'C:\\Users\\DX3906\\.matplotlib'
mp.matplotlib_fname()   # 查看当前使用的配置文件的路径，'C:\\Python38\\lib\\site-packages\\matplotlib\\mpl-data\\matplotlibrc'mp.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']   # 为了支持中文显示而设置
mp.rcParams['axes.unicode_minus'] = False     # 同上

配置文件的内容常见的有以下几种：

axes：设置坐标轴边界和表面的颜色、坐标刻度值大小和网格的显示。
backend：设置目标输出 TkAgg 和 GTKAgg。
figure：控制dpi、边界颜色、图像大小和子区(subplot)设置。
font：字体(font family)、字体大小和样式设置。
grid：设置网格颜色和线型。
legend：设置图例以及其中的文本显示。
line：设置线条（颜色、线型、宽度等）和标记。
patch：填充2D图形图像，如：多边形和圆，控制线宽、颜色、抗锯齿等。
savefig：对保存的图形进行单独设置，如：渲染的文件背景为白色。
text：设置字体颜色、文本解析（纯文本和 latex 标记）等。
verbose：设置 matplotlib 执行期间的信息输出。
xticks 和 yticks：为x、y轴主刻度和次刻度设置颜色、大小、方向及标签大小。

matplotlib 库的常用套路和绘图组件

1、常用套路

Matplotlib 库的使用是有常用套路方法的，其步骤如下：

创建一个 Figure 实例对象 fig，即一块画布
使用 fig 实例创建一个或者多个 Axes 实例，或者创建一个或者多个 subplot 实例
使用 Axes 实例的方法来创建 primitive 绘图组件，如：Line2D、Text
显示图形图像

代码示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt       # Pyplot 是 Matplotlib 的子库，提供了和 MATLAB 类似的绘图 API，模块能够快速地生成图像
import numpy as np
import mathx = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
y = np.sin(x)
fig = plt.figure()                    # 创建画布 Figure 实例对象
ax = fig.add_axes([0.2,0.1,0.8,0.8])  # 创建 Axes 实例，将绘图域添加到画布，参数 4 个数字分别对应图形的左侧、底部、宽度、高度，必须介于0到1之间
ax.plot(x,y)                          # 使用 Axes 实例的方法来绘图
ax.set_title("sine wave")             # 设置标题
ax.set_xlabel('angle')                # 设置x轴标签
ax.set_ylabel('sine')                 # 设置y轴标签
plt.show()                            # 显示图形

上述代码绘制的图像如下：

2、绘图组件

在 matplotlib 库中，matplotlib.artist.Artist 类代表了绘图组件，属于高层次的绘图控制，知道如何利用渲染器在绘图区上绘图，我们在绝大部分时候都是与它打交道。该类包括了两种绘图组件：primitive 基础组件，代表了在绘图区域上绘制的 Line2D（如上面例子中的正弦波）、Rectangle、Text（如上面例子中的标题、标签）以及 AxesImage 等等；container 容器组件，代表了放置primitive 的那些绘图组件，比如 Axis（坐标轴）、Axes（绘图域）以及 Figure（画布）。具体如图所示：

每个在图形中出现的元素都是绘图组件（Artist）。其属性有：

.alpha属性：透明度。值为0-1之间的浮点数
.animated属性：一个布尔值，表示是否用于加速动画绘制
.axes属性：返回这个Artist所属的axes，可能为None
.clip_box属性：用于剪切Artist的bounding box
.clip_on属性：是否开启clip
.clip_path属性：Artist沿着该path执行clip
.contains属性：一个picking function用于测试Artist是否包含 pick point
.figure属性：该Artist所属的Figure，可能为None
.gid属性：该Artist的id字符串
.label：一个text label
.transform：转换矩阵
.url属性：一个url string，代表本Artist
.visible：布尔值，控制Artist是否绘制
.zorder：决定了Artist的绘制顺序，越小就越底层越优先绘制。

可以使用 matplotlib.artist.getp(fig) 来一次获取 fig 的所有属性，使用matplotlib.pyplot.getp(fig,"alpha")来获取属性（一次只能返回一个属性），如果指定属性名，则返回对象的该属性值；如果不指定属性名，则返回对象的所有的属性和值。可以用 matplotlib.pyplot.setp(fig, alpha=0.5, zorder=2) 来设置属性（一次可以设置多个）。

以上。

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