Matplotlib学习笔记——配置图形参数

配置图形参数

使用面向对象的绘图接口时会创建figure和axes对象。figure实例可以看成是一个能够容纳各种坐标轴、图形、文字和标签的容器，axes是一个带有刻度和标签的矩形，最终会包含所有可视化的图形元素。

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
%matplotlib inline
plt.style.use('seaborn-whitegrid')

fig = plt.figure()
ax = plt.axes()

调整图形：线条的颜色和风格

自定义线条的颜色可以设置plot()方法中的color属性。可以使用标准颜色名称，如‘blue’、’red‘等，也可以使用缩写颜色代码（rgbcmyk）。
自定义线条的风格可以设置plot()方法中的linestyle属性。可以使用标准风格名称，如‘solid’、‘dashed’、‘dashdot’和‘dotted’，也可以使用简写形式，如‘-’、‘–’、‘-.’或者‘:‘

x = np.linspace(0, 10, 100)
plt.plot(x, np.sin(x - 0), color='blue', linestyle='solid')
plt.plot(x, np.cos(x - 1), color='g', linestyle='dashdot')
#更加简洁的方式，将linestyle和color编码结合起来，作为plt.plot()函数的一个非关键参数使用
plt.plot(x, x - 3, '--r')

调整图形：坐标上下限——axis()方法

推荐使用plt.axis()方法。通过传入[xmin, xmax, ymin, ymax]对应的值，plt.axis()方法可以让你用一行代码设置x和y的限值

#设置x和y的限值
plt.plot(x,np.sin(x))
plt.axis([-1, 11, -1.5, 1.5])
#按照图形的内容自动收紧坐标轴，不留空白区域
plt.axis('tight')
#让x轴和y轴单位长度相等，即分辨率相等
plt.axis('equal')

设置图形的标签

#简单设置方法
plt.title("A Sine Curve")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("sin(x)");

#当单个坐标轴上显示多条线时，创建图例显示每条线是很有效的方法。Matplotlib内置了一个简单快速的方法——plt.legend()
#在plt.plot()方法中显示设置label参数，配合plt.legend()函数可以方便的制作图例
plt.plot(x, np.sin(x), '-g', label='sin(x)')
plt.plot(x, np.cos(x), ':b', label='cos(x)')
plt.axis('equal')
plt.legend()
plt.title('triangle function curve')