Matplotlib figure对象
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2023-03-14
通过前面的学习,我们知道
在 Matplotlib 中,面向对象编程的核心思想是创建图形对象(figure object)。通过图形对象来调用其它的方法和属性,这样有助于我们更好地处理多个画布。在这个过程中,pyplot 负责生成图形对象,并通过该对象来添加一个或多个 axes 对象(即绘图区域)。
Matplotlib 提供了
下面使用 figure() 创建一个空白画布:
设置 x 和 y 轴的标签以及标题,如下所示:
图1:运行结果图 在 Jupyter Notebook 中运行程序,结果如下:
图2:运行结果
matplotlib.pyplot
模块能够快速地生成图像,但如果使用面向对象的编程思想,我们就可以更好地控制和自定义图像。
在 Matplotlib 中,面向对象编程的核心思想是创建图形对象(figure object)。通过图形对象来调用其它的方法和属性,这样有助于我们更好地处理多个画布。在这个过程中,pyplot 负责生成图形对象,并通过该对象来添加一个或多个 axes 对象(即绘图区域)。
Matplotlib 提供了
matplotlib.figure
图形类模块,它包含了创建图形对象的方法。通过调用 pyplot 模块中 figure() 函数来实例化 figure 对象。如下所示:
from matplotlib import pyplot as plt #创建图形对象 fig = plt.figure()该函数的参数值,如下所示:
参数 | 说明 |
---|---|
figsize | 指定画布的大小,(宽度,高度),单位为英寸。 |
dpi | 指定绘图对象的分辨率,即每英寸多少个像素,默认值为80。 |
facecolor | 背景颜色。 |
dgecolor | 边框颜色。 |
frameon | 是否显示边框。 |
下面使用 figure() 创建一个空白画布:
fig = plt.figure()
我们使用 add_axes() 将 axes 轴域添加到画布中。如下所示:ax=fig.add_axes([0,0,1,1])
add_axes() 的参数值是一个序列,序列中的 4 个数字分别对应图形的左侧,底部,宽度,和高度,且每个数字必须介于 0 到 1 之间。设置 x 和 y 轴的标签以及标题,如下所示:
ax.set_title("sine wave") ax.set_xlabel('angle') ax.set_ylabel('sine')调用 axes 对象的 plot() 方法,对 x 、 y 数组进行绘图操作:
ax.plot(x,y)
完整的代码如下所示:from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import math x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05) y = np.sin(x) fig = plt.figure() ax = fig.add_axes([0,0,1,1]) ax.plot(x,y) ax.set_title("sine wave") ax.set_xlabel('angle') ax.set_ylabel('sine') plt.show()输出结果如下:
图1:运行结果图
图2:运行结果