入門

公式チュートリアル
 中国のチュートリアル

特長

基本的な機能

使用の概要

基本概念
レジェンド、マーカー;図、軸、軸、棘
アーティスト（テキスト、Line2Dオブジェクト、コレクション、パッチ...）
データ型の
配列
名前空間
matplotlib.pyplotでのnumpy使用（pylabは廃止）
複数の生成図
plt.subplots（行、列）は、複数の軸を生成することができます
対話モード
plt.draw()は、画面に表示されない場合は、関数を呼び出します
便利な機能
簡略化は、セグメント：
によるpath.simplifyとpath.simplify_threshold
マーカーを簡素化：
によってmarkevery plt.plot(x, y, markevery=10)前に参照Markeveryデモ
ラインブロック：
mpl.rcParams['agg.path.chunksize'] = 0
使用迅速なフォーマット：
他のフォーマットを回避するためにコールの終了時に、変更された他の設定を変更することはできません
import matplotlib.style as mplstyle
mplstyle.use('fast')

Pyplot例
折れ線グラフ、散布図、ヒストグラム
色のスキャッタグラムを、図を示します。
図面の図の複数
挿入テキスト
数式を挿入します
コメントテキストを挿入
Axisは、自動的に別のデータに適応します：線形、指数関数、など

グラフの種類

ライン plot()
サブの図の複数 subplot()
ディスプレイの写真 imshow()
偽色輪郭pcolormesh()、contour()
ヒストグラム hist()
パス matplotlib.path
3D 3D plotting
フローチャート streamplot()
ある特定のタスクのオーバル..
棒グラフ bar()
パイ pie()
テーブル table()
散布 scatter()
充填曲線 fill()
時系列データmatplotlib.tickerとmatplotlib.dates
インデックスsemilogx()、semilogy()およびloglog()
極座標プロット polar()
アイコン legend()
TeXのテキストmatplotlib.mathtext。usetex

絵の例

写真モジュールをインポートimport matplotlib.image as mpimg、使用することができPillow library、Matplotlib唯一のPNGをサポート
読む絵 img = mpimg.imread('../../doc/_static/stinkbug.png')
ディスプレイの写真 imgplot = plt.imshow(img)
カラーバー plt.colorbar()
異なる画像モード（設定された表示範囲、等）

の完全なプロットの例

データ
データのロード
控制格式plt.style.use('fivethirtyeight') plt.rcParams.update({'figure.autolayout': True})
のヒント：カスタマイズmatplotlibのスタイルシートとrcParamsと
変更複数回のPLT変更属性、 pyplot.setp()
図のサイズ変更 fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))
軸の書式設定コントロール ax.xaxis.set_major_formatter(formatter) ticker.FuncFormatter
名前を付けて保存画像を保存 figure.Figure.savefig()

スタイルシートと制御フォーマットrcParamsを使用します

スタイルシート

オプションのフォーマット plt.style.available
独自の書式を定義します mpl_configdir/stylelib/presentation.mplstyle
フォーマットコンビネーション plt.style.use(['dark_background', 'presentation'])
一時的なフォーマット with plt.style.context('dark_background'):

rcParams

直接matplotlib.rcParams書式設定などを変更mpl.rcParams['lines.linewidth'] = 2
使用matplotlib.rc()のような、改変された形態をmpl.rc('lines', linewidth=4, color='g')
使用するmatplotlib.rcdefaults()デフォルトの設定を復元します
中にデフォルトの設定matplotlibrcファイル

中級機能

アーティストチュートリアル

3層構造：

描画エリア matplotlib.backend_bases.FigureCanvas
描画メソッド matplotlib.backend_bases.Renderer
使用renderer中canvasの描画matplotlib.artist.Artist

2つのカテゴリに分かれアーティスト：

プリミティブ含まれます：Line2D、Rectangle、Text、AxesImage、など
コンテナは、次のとおりですAxis、AxesとFigure

軸は、通常、行と列、使用中に分散されているadd_axes()軸を作成するための任意の位置に

伝説のチュートリアル

legend entry：の一つ以上によって各凡例legend entry構成
legend key：左タグまたはカラーモード
legend label：ハンドルのテキスト記述
legend handle：ハンドル説明

チュートリアルサイクラー

サイクルpsを処理するデータ。

図レイアウト変更

subplots()：レイアウトと軸の作成
GridSpec：リセット図形レイアウト
SubplotSpec：指定されたレイアウトを、サブグラフを作成
subplot2grid()：図のグリッド内に子を作成します。

レイアウトのチュートリアル

constrained_layout = ture 座標、テキストの重複を避けます
衝撃カラーバー、Suptitle、凡例レイアウト
マニュアルレイアウト
別のオプション tight_layout()

写真の方向制御

ピクチャパラメータ制御の軸originextent kwargs

先進的な機能

パス

パスパスを描きます

パスの効果

設定されたパスワードアート効果

変換は座標系

オフセット？

カラー

色を指定

カラー方式を設定します

0-1を通じてRGBまたはRGBAフロート (0.1, 0.2, 0.5) or (0.1, 0.2, 0.5, 0.3)
RGBまたはRGBA文字列#0f0f0fまたは#0f0f0f80
0-1浮動小数点数の階調 0.5
カラー略語 {'b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k', 'w'}
X11 / CSS4の色名 black
XKCD色 xkcd:sky blue
デジタルと大文字のC C0スタイルの変化に応じて、最も高い数字でどのくらいの...（seaborn 6色を知りませんaxes.prop_cycle: cycler('color', ['4C72B0', '55A868', 'C44E52', '8172B2', 'CCB974', '64B5CD'])）

カスタムカラーバー

実質的に連続したカラーバー
カラーバー離散間隔
カラーバーの長さを設定します

カスタムカラーマップ

カラーマップの変更の値を取得します。カラーマップを複数設けます

カラーマップ配布

一般線形プロファイル、いくつかのケースで調整する必要があります

カラーマップを選択します

カラーマップのカラーモードを選択します

テキスト

matplotlibのプロットのテキスト

基本コマンド

テキストは、テキストを追加するにはどこにでも軸
注釈軸上の注釈どこでも、オプションの矢印
x軸ラベルは、xlabel軸
ylabelのy軸ラベルを軸
タイトル軸タイトル
テキストを追加するにはfigtextフィギュアどこかで
suptitleフィギュア追加のタイトル

x軸とy軸軸テキスト形式

配布場所
フォント形式のテキストパラメータ
スペーサーパッド

見出し

配布場所
スペーサーパッド

スケールとスケールのラベル

メインスケール、マイナー部門
レンジスケール表示
スケールの表示形式

属性とテキストレイアウト

アルファ透明
カラー色
位置の場所
回転回転

座標変換？
非ラテン文字？

注記

テキストスタイル
矢印フォーマット（円形であってもよいし、ブロック、種々の矢印など）
PS。ハイライト注釈データは、マーカーによって実現されます

数式

サポートラテックスプロット数式の
PS。使用MathTypeの編集、それをエクスポート

使用ラテックスレンダリングテキスト

それは必要ありません。..

実際の使用

よると、公式文書の例 + APIドキュメント必要に応じて変更して使用

使用figure.Figure.savefig()PDFとして保存

簡単なチュートリアルをmatplotlibの

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