【matplotlib】matplotlib.pyplot绘图基础结构分析

matplotlib.pyplot 绘图基础结构分析

官方文档

>> matplotlib基础

可实现基础配置，下例是后端配置，主要是渲染方案相关

matplotlib.use(backend, warn=False, force=True)
# Select the backend used for rendering and GUI integration.
    backend : str
    The backend to switch to. This can either be one of the standard backend names, which are case-insensitive:
    - interactive backends: GTK3Agg, GTK3Cairo, MacOSX, nbAgg, Qt4Agg, Qt4Cairo, Qt5Agg, Qt5Cairo, TkAgg, TkCairo, WebAgg, WX, WXAgg, WXCairo
    - non-interactive backends: agg, cairo, pdf, pgf, ps, svg, template
    or a string of the form: module://my.module.name.

>>> 自定义配置matplotlib包

实现对matplotlib的风格、环境配置。 Customizing Matplotlib with style sheets and rcParams

• rc 表示run and configure 的缩写，就是配置文件，决定启动和整个包的环境配置。
• unix系统中其他类似功能的文件： '.xinitrc', '.vimrc' and '.bashrc'.

>> 2D绘图

matplotlib.figure.Figure

• 基础类: matplotlib.artist.Artist艺术大师
• 所有绘图元素的顶层容器（囊括了所有绘图所需元素）
• figure的实例支持回调函数，而且是像素级的回调，用func(fig)方式会触发回调,fig是一个实例。

注：管理着整个画图板

matplotlib.axes

class matplotlib.axes.Axes(fig, rect, facecolor=None, frameon=True, sharex=None, sharey=None, label='', xscale=None, yscale=None, **kwargs)

• 基类: matplotlib.axes._base._AxesBase
• 涵盖了大量figure中的元素，包括Axis, Tick, Line2D, Text, Polygon, etc., and sets the coordinate system.
• 支持回调函数， 关联事件：'xlim_changed' and 'ylim_changed'，回调形式func(ax) ， ax是Axes 的实例。

注：

• Axes管理着真正的绘图区
• axes是axis的复数形式，简单理解axis时表示某一个坐标轴的参数，axes时表示多个坐标轴，也就是理解成一个坐标系，构成一个绘图区

>>> matplotlib.pyplot

• 提供和MATLAB相似的绘图框架(意思就是和matlab的绘图风格一致， 减少学习成本)
• 提供了很多方法的封装，主要是实现在figure上进行绘图。
• pylab模块（一款由python提供的可以绘制二维，三维数据的工具模块，其中包括了绘图软件包 matplotlib）将pyplot和numpy两个包集成到一个里面（统一命名空间）方便交互工作，但是编程是还是建议保持命名空间独立，如下例所示。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 5, 0.1);
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)

>>>> matplotlib.pyplot.plot

• 一种典型画法，就像山水画、人物画、素描、油彩一样
• 该画法是在当前figure中绘制图，根据输入的x,y 绘制线或标号
• 其他画法还有hist,scatter,polar等等
• 常见调用

plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs)
plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)

fmt = '[marker][line][color]' 风格控制，参考链接

注：

• 准确的说plot作用在当前Figure实例上的当前Axes上。
• 默认情况（非主动调用）下就是第1个Figure第1个Axes上，
• 因为matplotlib模块在引用时默认创建了这些。

内部调用，实际就是gca(),即get current axes的意思

def plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs):
    return gca().plot(
        *args, scalex=scalex, scaley=scaley, **({"data": data} if data
        is not None else {}), **kwargs)

>>>> matplotlib.pyplot.subplot

• 给当前figure添加一个子绘图
• 本质是对Figure.add_subplot的封装，所以返回的是一个Axes对象。
• 最大特点是该函数能够对画布进行均匀切分后创建Axes对象，如分割成3x2的网格，然后取第3个等
• 常见形式:

subplot(nrows, ncols, index, **kwargs)
subplot(pos, **kwargs)
subplot(ax) 

>>>> matplotlib.pyplot.subplots

• 同时完成新figure的创建和子绘制subplot的生成（列表形式）
• 返回结果既有Figure 也有 Axes对象列表可直接使用。
• 可以看成subplot的高级版本

matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw)[source]

>> 3d绘图

>>> mplot3d tutorial

待更新

 

其他参考：

【matplotlib】 图解pyplot figure、subplot、axes、axis的区别