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matplotlib绘图的核心原理讲解(超详细)

2022-08-02 21:23:00 【51CTO】

1、核心原理讲解

matplotlib绘图的核心原理讲解(超详细)_matplotlib绘图原理

使用matplotlib绘图的原理，主要就是理解figure(画布)、axes(坐标系)、axis(坐标轴)三者之间的关系。

matplotlib绘图的核心原理讲解(超详细)_matplotlib_02

张三的画板

matplotlib绘图的核心原理讲解(超详细)_图形绘制_03

matplotlib绘图

matplotlib绘图的核心原理讲解(超详细)_matplotlib_04

2、matplotlib库的安装与导入

1）安装

       
       pip 
       
       install 
       
       matplotlib
      
1.

2）导入相关库

现在你不需要关注下面代码具体是什么意思，有一个主观印象即可。我将会在以后的文章中，给大家一一介绍你不懂的哪些参数。

       
       import 
       
       numpy 
       
       as 
       
       np
       
       import 
       
       pandas 
       
       as 
       
       pd
       
       import 
       
       matplotlib 
       
       as 
       
       mpl
       
       import 
       
       matplotlib.
       
       pyplot 
       
       as 
       
       plt
       
       # 排除警告信息
       
       import 
       
       warnings
       
       warnings.
       
       filterwarnings(
       
       "ignore")
       
       # 打印版本信息
       
       display(
       
       np.
       
       __version__)
       
       display(
       
       pd.
       
       __version__)
       
       display(
       
       mpl.
       
       __version__)
       
       # matplotlib画图常见参数设置
       
       mpl.
       
       rcParams[
       
       "font.family"] 
       
       = 
       
       "SimHei" 
       
       # 设置字体
       
       mpl.
       
       rcParams[
       
       "axes.unicode_minus"]
       
       =
       
       False 
       
       # 用来正常显示负号
       
       plt.
       
       rcParams[
       
       'font.sans-serif']
       
       =[
       
       'SimHei'] 
       
       # 用来正常显示中文标签
       
       # 嵌入式显示图形
       
       %
       
       matplotlib 
       
       inline
      
1.
2.
3.
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5.
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9.
10.
11.
12.
13.
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15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.

结果如下：

matplotlib绘图的核心原理讲解(超详细)_matplotlib_05

3、创建figure(画布)的两种方式

1）绘制一个最简单的折线图

       
       import 
       
       matplotlib 
       
       as 
       
       mpl
       
       import 
       
       matplotlib.
       
       pyplot 
       
       as 
       
       plt
       
       x 
       
       = [
       
       1,
       
       3,
       
       5,
       
       7]
       
       y 
       
       = [
       
       4,
       
       9,
       
       6,
       
       8]
       
       plt.
       
       plot(
       
       x,
       
       y)
       
       plt.
       
       show()
      
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.

结果如下：

matplotlib绘图的核心原理讲解(超详细)_matplotlib_06

结果分析：

在前面的叙述中，我们已经说过，想要使用matplotlib绘图，必须先要创建一个figure(画布)对象，然后还要有axes(坐标系)。但是观察上述代码，我们并没有创建figure对象，那么怎么又可以画图呢？

对于上述疑问，接下来我们就要讲述创建figure(画布)的两种方式。

2）创建figure(画布)的两种方式

隐式创建
显示创建

① 隐式创建figure对象

当第一次执行plt.xxx()这句绘图代码时，系统会去判断是否已经有了figure对象，如果没有，系统会自动创建一个figure对象，并且在这个figure之上，自动创建一个axes坐标系(注意：默认创建一个figure对象，一个axes坐标系)。
也就是说，如果我们不设置figure对象，那么一个figure对象上，只能有一个axes坐标系，即我们只能绘制一个图形。

② 隐式创建figure对象存在的问题

优势：如果只是绘制一个小图形，那么直接使用plt.xxx()的方式，会自动帮我们创建一个figure对象和一个axes坐标系，这个图形最终就是绘制在这个axes坐标系之上的。

劣势：如果我们想要在一个figure对象上，绘制多个图形，那么我们就必须拿到每个axes对象，然后调用每个位置上的axes对象，就可以在每个对应位置的坐标系上，进行绘图，如下图所示。注意：如果figure对象是被默认创建的，那么我们根本拿不到axes对象。因此，需要我们显示创建figure对象。

matplotlib绘图的核心原理讲解(超详细)_matplotlib绘图原理_07

③ 显示创建figure对象：以后的文章会详细讲述布局设置

       
       # 手动创建一个figure对象
       
       figure 
       
       = 
       
       plt.
       
       figure()
       
       # 获取每个位置的axes对象
       
       axes1 
       
       = 
       
       figure.
       
       add_subplot(
       
       2,
       
       1,
       
       1)
       
       axes2 
       
       = 
       
       figure.
       
       add_subplot(
       
       2,
       
       1,
       
       2)
      
1.
2.
3.
4.
5.

如图所示：

matplotlib绘图的核心原理讲解(超详细)_坐标轴_08

举例说明：

       
       figure 
       
       = 
       
       plt.
       
       figure()
       
       axes1 
       
       = 
       
       figure.
       
       add_subplot(
       
       2,
       
       1,
       
       1)
       
       axes2 
       
       = 
       
       figure.
       
       add_subplot(
       
       2,
       
       1,
       
       2)
       
       axes1.
       
       plot([
       
       1,
       
       3,
       
       5,
       
       7],[
       
       4,
       
       9,
       
       6,
       
       8])
       
       axes2.
       
       plot([
       
       1,
       
       2,
       
       4,
       
       5],[
       
       8,
       
       4,
       
       6,
       
       2])
       
       figure.
       
       show()
      
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.

结果如下：

matplotlib绘图的核心原理讲解(超详细)_matplotlib_09

4、完整的绘图步骤

① 导库

       
       import 
       
       matplotlib 
       
       as 
       
       mpl
       
       import 
       
       matplotlib.
       
       pyplot 
       
       as
      
1.
2.

② 创建figure画布对象

       
       如果绘制一个简单的小图形，我们可以不设置figure对象，使用默认创建的figure对象，
       
       当然我们也可以显示创建figure对象。
       
       如果一张figure画布上，需要绘制多个图形。那么就必须显示的创建figure对象，然后
       
       得到每个位置上的axes对象，进行对应位置上的图形绘制。
      
1.
2.
3.
4.

③ 根据figure对象进行布局设置

④ 获取对应位置的axes坐标系对象

       
       figure 
       
       = 
       
       plt.
       
       figure()
       
       axes1 
       
       = 
       
       figure.
       
       add_subplot(
       
       2,
       
       1,
       
       1)
       
       axes2 
       
       = 
       
       figure.
       
       add_subplot(
       
       2,
       
       1,
       
       1)
      
1.
2.
3.

⑤ 调用axes对象，进行对应位置的图形绘制

       
       这一步，是我们传入数据，进行绘图的一步。对于图形的一些细节设置，都可以在这一步进行。
      
1.

⑥ 显示图形

       
       .
       
       show()
       
       或figure.
       
       show()
      
1.

5、绘图技巧(细节设置)

       
       * 
       
       figure 
       
       画布
       
       * 
       
       axes 
       
       坐标系，一个画布上可以有多个坐标系
       
       * 
       
       axis 
       
       坐标轴，一个坐标系中可以有多个坐标轴，一般都是二维平面坐标系，或者三维立体坐标系
       
       * 
       
       title 
       
       标题
       
       * 
       
       legend 
       
       图例
       
       * 
       
       grid 
       
       背景网格
       
       * 
       
       tick 
       
       刻度
       
       * 
       
       axis 
       
       label 
       
       坐标轴名称
       
       * 
       
       tick 
       
       label 
       
       刻度名称
       
       * 
       
       major 
       
       tick 
       
       label 
       
       主刻度标签
       
       * 
       
       minor 
       
       tick 
       
       label 
       
       副刻度标签
       
       * 
       
       line 
       
       线
       
       * 
       
       style 
       
       线条样式
       
       * 
       
       marker 
       
       点标记
       
       *
      
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
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10.
11.
12.
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15.