学び
の描画の知人のオブジェクト指向の方法
の焦点
三つの方法、pyplot、pylab、同様に一般的なプロットを、オブジェクト指向、
少ない生産能力、使用への簡単な基礎となるpyplotより
pylab完全にMATLABカプセル化されますが、使用はお勧めしません
matplotlibのの本質であるオブジェクト指向を、しかし、困難な、強力なカスタマイズ機能
、私はオブジェクト指向の描画モードを書く以下、画像正弦波作る
1.肯定的なイメージを作ることを選択します
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,100)#画图所需的X变量
y=np.sin(x)#画图所需的Y变量
fig=plt.figure()
#创建画图所用的‘画图器’
#但是没有画图器这一说，我们只是抽象的将他比做成一个画图使用的纸张，
#显示图像的框架就是纸张的大小
ax=fig.add_subplot(3,3,2)
#我们可以划分画图区间，划分成3×3的画面，画图画在从左到右，在从上到下的第二个框内
t=ax.set_title('object oriented')
#设置名称
plt.title('pyplot')
#设置画像名称
plt.plot(x,y)
plt.show()2.図は複数の図で紹介しています。
x = np.linspace(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 100)
y = np.sin(x)
fig=plt.figure()
ax1=fig.add_subplot(2,2,1)
ax1.plot(x,y)
ax2=fig.add_subplot(2,2,2)
ax2.plot(x,-y)
ax3=fig.add_subplot(2,2,3)
ax3.plot(x,y**2)
ax4=fig.add_subplot(2,2,4)
ax4.plot(x,2*y)
plt.show()異なるメッシュ斧を作成することによって、最終的なショーを達成するために
3.同時に、より多くの図面のを描き、同じことが地図上に表示されていません
fig1 = plt.figure()
ax1 = fig1.add_subplot(2, 2, 1)
ax1.plot(x, y)
fig2 = plt.figure()
ax2 = fig2.add_subplot(2, 2, 2)
ax2.plot(x, -y)
fig3 = plt.figure()
ax3 = fig3.add_subplot(2, 2, 3)
ax3.plot(x, y ** 2)
fig4 = plt.figure()
ax4 = fig4.add_subplot(2, 2, 4)
ax4.plot(x, 2 * y)
plt.show()上記の変更内容に基づいてコードでは、我々は4体のフィギュアを作成し、またショー
我々が観察することができ、また、4つの図に現れた最後の方は、
私たちがどのように多くの図= plt.figure（）の意志を見ることができまとめますいくつかのビューがあり
、前の図に多くのサブグラフは、それ自身のサブ領域が妥当でなければならないことを条件とすることがあるどのように多くの異なるAX（軸）があり、各図は
追加：プロット格子グラフ（グリッドコマンド）時に我々が表示され
、ここで二つの方法について説明し
1.plt.grid（真）コマンドを
fig1 = plt.figure()
ax1 = fig1.add_subplot(1, 1, 1)
ax1.plot(x, y)
plt.grid(True)
plt.show()
グリッドやって内部の図では2
ax.gridを（）
fig1 = plt.figure()
ax1 = fig1.add_subplot(3, 1, 1)
ax1.plot(x, y)
ax1.grid(color='r',linewidth='2',linestyle="--")
ax2 = fig1.add_subplot(3, 1, 2)
ax2.plot(x, -y)
ax2.grid(color='b',linewidth='3',linestyle=":")
ax3 = fig1.add_subplot(3, 1, 3)
ax3.plot(x, 2*y)
plt.show()
