matplotlib.pyplot.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True, FigureClass=<class 'matplotlib.figure.Figure'>, clear=False, **kwargs)
# returns:返回一个图形

参数详解:

  1. num : integer or string, optional, default: None

默认None则创建一个图形,图形标号自动递增;

如果提供了一个数,并且与已有id重合,激活它并返回索引;

如果提供的数不存在,创建并返回。

吐过提供的是str,就返回到窗口标题上。

提供的num参数存放在figure对象的number属性里

  1. figsize : (float, float), optional, default: None

英寸单位的宽和高,默认为 rcParams["figure.figsize"] = [6.4, 4.8].

  1. dpi : integer, optional, default: None

图像的分辨率,默认 rcParams["figure.dpi"] = 100.

  1. facecolor :

背景颜色,默认 rcParams["figure.facecolor"] = 'w'.

  1. edgecolor :

边的颜色,默认 rcParams["figure.edgecolor"] = 'w'.

  1. frameon : bool, optional, default: True

如果设为False, 禁止绘制图形边框.

  1. FigureClass : subclass of Figure

Optionally use a custom Figure instance.

  1. clear : bool, optional, default: False

如果是True,并且图形已经存在,则清楚该图形

如果创建了很多张图片,一定要采用pyplot.close()关闭不用的图片,避免内存占用过大。

  • 可创建的图形类型示例

具体见链接。

以上是常用的用于理解figure的角度,不过这种是面向函数绘图,matplotlib真正强大的在于面向对象编程,具体可见:绘图: matplotlib核心剖析(面向函数编程||面向对象编程;图像坐标||显示体系||数据坐标)

  • Reference

  1. Python matplotlib高级绘图详解

matplotlib.pyplot.figure()结构及用法详解相关推荐

  1. Python数据可视化——matplotlib.pyplot中plt的参数详解

    matplotlib.pyplot中plt的参数详解: #平滑折线的示例 # plt.plot(xnew, ynew, marker='.', markevery=markevery, ls='-', ...

  2. Matplotlib - 折线图 plot() 所有用法详解

    散点图和折线图是数据分析中最常用的两种图形.其中,折线图用于分析自变量和因变量之间的趋势关系,最适合用于显示随着时间而变化的连续数据,同时还可以看出数量的差异,增长情况. Matplotlib 中绘制 ...

  3. matplotlib.pyplot.cm结构及用法||参数详解

    使用场景 plt.scatter(embedding[0], embedding[1], s=100 * d ** 2, c=labels,cmap=plt.cm.nipy_spectral) plt ...

  4. Python可视化——matplotlib.pyplot绘图的基本参数详解

    目录 1.matplotlib简介 2.图形组成元素的函数用法 2.1. figure():背景颜色 2.2 xlim()和 ylim():设置 x,y 轴的数值显示范围 2.3 xlabel()和 ...

  5. statsmodels.tsa.stattools.adfuller()结构及用法详解

    statsmodels是一个Python模块,提供了大量统计模型的类和函数.主要功能有: regression: Generalized least squares (including weight ...

  6. MATLAB中 figure() 函数的用法详解-图文

    作者按:Matlab中的 figure() 函数主要用于建立图形窗口 用法一 默认参数 >>figure; %默认参数 用法二 和其他图窗函数配合使用,用于建立新窗口显示图形 >&g ...

  7. python 折线图 尾部_Matplotlib 折线图plot()所有用法详解

    散点图和折线图是数据分析中最常用的两种图形.其中,折线图用于分析自变量和因变量之间的趋势关系,最适合用于显示随着时间而变化的连续数据,同时还可以看出数量的差异,增长情况. Matplotlib 中绘制 ...

  8. Matplotlib subplot()函数用法详解

    Matplotlib subplot()函数用法详解 在使用 Matplotlib 绘图时,我们大多数情况下,需要将一张画布划分为若干个子区域,之后,我们就可以在这些区域上绘制不用的图形.在本节,我们 ...

  9. Matplotlib - 散点图 scatter() 所有用法详解

    目录 基本用法 散点的大小不同(根据点对应的数值) 散点的颜色不同(指定颜色或者渐变色) 散点图和折线图是数据分析中最常用的两种图形,他们能够分析不同数值型特征间的关系.其中,散点图主要用于分析特征间 ...

最新文章

  1. 休斯顿大学提出BCI-机器人(脑-外骨骼接口系统)可以改善运动恢复
  2. python:字典的操作
  3. python连接oracle数据库的方法_Python3.6连接Oracle数据库的方法详解
  4. Spring BeanPostProcessor接口详细使用
  5. Zygote和System进程的启动过程
  6. 【Java多线程】生产者消费者问题
  7. Apollo进阶课程 ⑦ | 高精地图的采集与生产
  8. centos下安装mysql5.5_CentOS下安装Mysql5.5
  9. 注册商标需要多长时间
  10. SESSION和COOKIE的使用
  11. python运行界面黑色_在Python中使用open执行轮廓检测后,如何使图像的背景变黑?...
  12. 对 cloudwu 简单的 cstring 进行简单解析
  13. html模板替换值,Go语言多值替换的HTML模板实例分析
  14. bp神经网络预测模型python,bp神经网络预测模型
  15. 为什么图片保存类型360 se html document,360安全浏览器为什么图片不显示保存
  16. opencv大津算法二值化
  17. 北斗导航 | BDS RTK高精度定位算法在形变检测中的应用(算法原理讲解)
  18. 程序员英文面试题及回答(带中文翻译)
  19. C++ 11基本语法及基本算法
  20. 【Java基础篇】封装(Encapsulation)

热门文章

  1. cesium着色器学习系列5- 最长的一帧入口 理解
  2. 应用方案 l 5V供电CAN器件和3.3V供电MCU之间的通讯
  3. 成都扬帆际海跨境:2022跨境出海怎么玩
  4. codewars-----c++ 刷题记录
  5. camera(20)---camera 客观测试 Imatest教程--解像力测试
  6. 中国人月收入真实数据
  7. SEER数据库更新至8.3.9版本报错及解决(MoveFileEx failed; code 5. 拒绝访问)
  8. 浅析图标的微观世界——从符号学说起
  9. springboot+jsp+ssm老年人娱乐中心管理系统idea maven
  10. ASP.NETMVC - 山东省职称申报评审系统