matplotlib入门学习及简单示例

每次使用matplotlib时，总是东一块西一块的到处找想要的功能，没有一个具体的查找思路和可靠的示例来源。同时，对matplotlib没有整体概念，就仅仅是调用部分函数，趁着再次的使用，做一个小总结，大致的理一理。

1. matplotlib的基本知识

figure对象及它包含的对象：

Axes和Axis的区别：

Axes是绘图的区域，可以理解成坐标轴上的象限，在上面可以添加线条等元素；一个figure对象可能包含一个Axes或者多个，但是每一个Axes只能属于一个figure对象。Axes类和成员函数是面向对象接口的主要入口；

Axis是Axes的边界，可以理解成坐标轴；

Artist是什么：在图上看到的元素都可以看成是Artist，比如，Figure，Axes和Axis对象，以及Text和Line2D对象。大部分的Artist都和Axes有关，Artist不能和多个Axes共有，不能从一个Axes移动到另外一个Axes上。

2.状态机环境示例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

input_values = np.linspace(0, 25, 100)
squares1 = input_values * 2

squares2 = input_values ** 2

squares3 = input_values ** 0.5

squares4 = input_values + 2

plt.plot(input_values, squares1, lw=2, c='r', alpha=0.7, label='1')
plt.plot(input_values, squares2, lw=2, c='b', ls=':', alpha=0.7, label='2')
plt.plot(input_values, squares3, lw=2, c='g', alpha=0.7, label='3')
plt.plot(input_values, squares4, lw=2, c='b', ls='--', alpha=0.7, label='4')

#set the origin and border
ax = plt.gca() #This is object oriented
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 5))
ax.spines['left'].set_position(('data', 5))
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['right'].set_color('none')

#set the interval and mark of the axis
plt.xlim((0, 25))
plt.ylim((0, 25))
xt = np.arange(0, 25, 10)
yt = np.arange(0, 25, 10)
plt.xticks(xt)
plt.yticks(yt)

# Setting the chart title and label the axes
plt.title("Title", fontsize=18)
plt.xlabel("Xlaber", fontsize=14)
plt.ylabel("Ylaber", fontsize=14)

# Setting the scale mark size
plt.tick_params(axis='both', labelsize=14)

plt.legend()
plt.savefig('EG.png', bbox_inches='tight')
plt.show()

结果：

3.面向对象接口示例

示例1：

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

其结果如下：

2 * 2的grid的axes

示例2：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def autolabel(ax, rects, xpos='center'):
    xpos = xpos.lower()  # normalize the case of the parameter
    ha = {'center': 'center', 'right': 'left', 'left': 'right'}
    offset = {'center': 0.5, 'right': 0.57, 'left': 0.43}  # x_txt = x + w*off
 
    for rect in rects:
        height = rect.get_height()
        ax.text(rect.get_x() + rect.get_width()*offset[xpos], 1.01*height,
                '{}'.format(height), ha=ha[xpos], va='bottom')
 
def drawbar(arr1, arr2, xlab):
    ind = np.arange(len(arr1))  # the x locations for the groups
    width = 0.35  # the width of the bars
 
    fig, ax = plt.subplots()
    rects1 = ax.bar(ind - width / 2, arr1, width, color='SkyBlue', label='width')
    rects2 = ax.bar(ind + width / 2, arr2, width, color='IndianRed', label='high')
 
    ax.set_ylabel('Value')
    ax.set_title('Target size width and height distribution')
    ax.set_xticks(ind)
    ax.set_xticklabels(xlab)
    ax.legend()
 
    autolabel(ax, rects1)  # autolabel(rects1, "left")
    autolabel(ax, rects2)  # autolabel(rects2, "right")
 
    plt.savefig('Target size width and height distribution', bbox_inches='tight')
    plt.show()



xlab = ["<50", "50-100", "101-150", "151-200", "201-250", "251-300", "301-350", ">350"]
widthval = np.arange(len(xlab)) + 3
highval = np.arange(len(xlab)) + 1
 
drawbar(widthval, highval, xlab)

其结果如下：

这个详情请看这里。

注：

参考于Usage Guide

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