详解Python中matplotlib模块的绘图方式

89542767 发布于2022-11-13 23:00 / 552人阅读

　　matplotlib作为常见的可视化绘图工具，在工作当中，应用还是比较的广泛的，那么，我们要怎么使用python这门语言去进行绘图呢？下面就给大家详细解答下。

　　1、matplotlib之父简介

　　matplotlib之父John D.Hunter已经去世，他的一生辉煌而短暂，但是他开发的的该开源库还在继续着辉煌。国内介绍的资料太少了，查阅了一番整理如下：

　　1968出身于美国的田纳西州代尔斯堡。

　　之后求学于普林斯顿大学。

　　2003年发布Matplotlib 0.1版，初衷是博士研究期间为可视化癫痫患者的脑电图（ECoG）数据；

　　之后，美国国家航空航天局（NASA）太空望远镜科学研究所的哈勃望远镜背后团队（Hubble Space Telescope），选择Matplotlib作为了画图程序包，并一直为Matplotlib开发团队提供资金支持，从而大大促进了Matplotlib的发展。

　　2004年于芝加哥大学获得神经生物学方向博士学位。

　　2005年供职于芝加哥的一家投资公司，从事量化分析（真是生物人遍布各行各业）。

　　之后以董事的身份创立了专为数据科学赞助的非盈利组织NumFOCUS Foundation。

　　2007年美国凤凰号探测器（Phoenix spacecraft）登录火星，NASA使用Matplotlib可视化了第一张黑洞的图片。

　　2012年因John D.Hunter个人对Python和数据科学方向的杰出贡献，被Python社区授予第一届PSF Distinguished Service Awards奖项。

　　2012.08因患恶性结肠癌英年早逝，享年44岁。

　　虽然Matplotlib之父已经去世，但是，大量开源爱好者在fork着这个可视化包，延续着辉煌https://github.com/matplotlib。

　　NumFOCUS组织每年夏天会赞助1到2个学生，在高级贡献者的带领下，为Matplolib全职工作10周左右（2018年奖金多达$6,000）：https://numfocus.org/programs/john-hunter-technology-fellowship。

　　2013年起，SciPy每年举行可视化比赛：John Hunter Excellence in Plotting Competition，一是为了为了纪念John Hunter的贡献，二是为了强调数据可视化对科学进步的重要性，并展示开源软件力量。；2020年报名截止日期为06月01号，奖金优渥（1st prize:$1000；2nd prize:$750；3rd prize:$500）：https://jhepc.github.io/index.html。

　　2、matplotlib图形结构

　　figure层

　　指整张图，可设置整张图的分辨率（dpi），长宽（figsize）、标题（title）等特征；

　　可包含多个axes，可简单理解为多个子图（下图为两个axes）；

　　figure置于canvas系统层之上，用户不可见。

　　axes层

　　每个子图，可以绘制各种图形，例如柱状图（bar），饼图（pie函数），箱图（boxplot）等；

　　设置每个图的外观网格线（grid）的开关、坐标轴（axis）开关等；

　　设置每个坐标轴（axis）的名字（label）、子图标题（title）、图例（legend）等；

　　设置坐标轴范围（scale）、坐标轴刻度（tricks）等；

　　下图中具有两个axes：

　　一张matplotlib图的组成

　　下面这张matplotlib图包含一张图的常见元素，例如标题、坐标轴、轴标签、刻度、文本注释、图例等。

　　3、matplotlib两种画绘图方法

　　方法一：使用matplotlib.pyplot

　　matplotlib.pyplot简介

　　这种绘图主要使用pyplot模块，pyplot.py代码量有3000多行（windows下存储于xxxsite-packagesmatplotlibpyplot.py），该脚本里面有大量def定义的函数，绘图时就是调用pyplot.py中的函数。

　　pyplot方法绘图举例

　　#matplotlib.pyplot接口
　　import numpy as np
　　import matplotlib.pyplot as plt#导入pyplot，matplotlib.pyplot简写为plt
　　def f(t):
　　return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t)
　　t1=np.arange(0.0,5.0,0.1)
　　t2=np.arange(0.0,5.0,0.02)
　　plt.figure(dpi=100)
　　plt.subplot(211)
　　plt.plot(t1,f(t1),color='tab:blue',marker='o')
　　plt.plot(t2,f(t2),color='black')
　　plt.title('demo')
　　plt.subplot(212)
　　plt.plot(t2,np.cos(2*np.pi*t2),color='tab:orange',linestyle='--')
　　plt.suptitle('matplotlib.pyplot api')
　　plt.show()

方法二：面向对象方法

　　画比较复杂的图形时，面向对象方法会更方便。这种绘图方式主要使用matplotlib的两个子类：matplotlib.figure.Figure和matplotlib.axes.Axes，画每张图时，画布为matplotlib.figure.Figure的一个实例，每个子图为matplotlib.axes.Axes的一个实例，分别可以继承父类的所有方法，也就是说你绘图时，你想设置的元素（网格线啊，坐标刻度啊等）都可以在二者的属性中找出来使用。

　　matplotlib.figure.Figure

　　该对象主要用于figure的调整

　　matplotlib.axes.Axes

　　面向对象方法绘图举例

　　import numpy as np
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　def f(t):
　　return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t)
　　t1=np.arange(0.0,5.0,0.1)
　　t2=np.arange(0.0,5.0,0.02)
　　fig,axs=plt.subplots(2,dpi=100)
　　#fig为matplotlib.figure.Figure对象的实例figure
　　#axs为matplotlib.axes.Axes对象实例（每个子图）组成的numpy.ndarray
　　axs[0].plot(t1,f(t1),color='tab:blue',marker='o')
　　axs[0].plot(t2,f(t2),color='black')
　　#两种设置标题的方法
　　#axs[0].set_title('haha')#使用matplotlib.axes.Axes的set_title方法设置小标题
　　axs[0].set(title='demo1')
　　axs[1].plot(t2,np.cos(2*np.pi*t2),color='tab:orange',linestyle='--')
　　fig.suptitle('matplotlib object-oriented')#使用matplotlib.figure.Figure中的suptitle方法设置Figure标题
　　plt.show()

　　综上所述，这篇文章就给大家介绍到这里了，希望可以给大家带来帮助。

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