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Matplotlib教程
1.数据可视化是什么
2.Matplotlib是什么
3.Matplotlib下载和安装
4.Matplotlib.pyplot接口汇总
5.第一个Matplotlib绘图程序
6.PyLab绘制曲线图
7.Matplotlib figure图形对象
8.Matplotlib axes类使用详解
9.Matplotlib subplot()函数用法详解
10.Matplotlib subplots()函数详解
11.Matplotlib subplot2grid()函数详解
12.Matplotlib设置网格格式
13.Matplotlib设置坐标轴格式
14.Matplotlib设置坐标轴范围
15.Matplotlib设置刻度和标签
16.Matplotlib中文乱码解决方案
17.Matplotlib双轴图
18.Matplotlib设置刻度和标签
 

 
目录
 
Matplotlib axes类使用详解
来源:C语言中文网
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Matplotlib 定义了一个 axes 类(轴域类),该类的对象被称为 axes 对象(即轴域对象),它指定了一个有数值范围限制的绘图区域。在一个给定的画布(figure)中可以包含多个 axes 对象,但是同一个 axes 对象只能在一个画布中使用。

2D 绘图区域(axes)包含两个轴(axis)对象;如果是 3D 绘图区域,则包含三个。

通过调用 add_axes() 方法能够将 axes 对象添加到画布中,该方法用来生成一个 axes 轴域对象,对象的位置由参数 rect 决定。

rect 是位置参数,接受一个由 4 个元素组成的浮点数列表,形如 [left, bottom, width, height] ,它表示添加到画布中的矩形区域的左下角坐标(x, y),以及宽度和高度。如下所示:

ax=fig.add_axes([0.1,0.1,0.8,0.8])

注意:每个元素的值是画布宽度和高度的分数。即将画布的宽、高作为 1 个单位。比如,[ 0.1, 0.1, 0.8, 0.8],它代表着从画布 10% 的位置开始绘制, 宽高是画布的 80%。

下面介绍 axes 类的其他成员函数,这些函数在绘图过程中都承担着不同的作用。

legend()绘制图例

axes 类的 legend() 方法负责绘制画布中的图例,它需要三个参数,如下所示:

ax.legend(handles, labels, loc);
  • labels 是一个字符串序列,用来指定标签的名称;
  • loc 是指定图例位置的参数,其参数值可以用字符串或整数来表示;
  • handles 参数,它也是一个序列,它包含了所有线型的实例;

下面是 loc 参数的表示方法,分为字符串和整数两种,如下所示:

位置 字符串表示 整数数字表示
自适应 Best 0
右上方 upper right 1
左上方 upper left 2
左下 lower left 3
右下 lower right 4
右侧 right 5
居中靠左 center left 6
居中靠右 center right 7
底部居中 lower center 8
上部居中 upper center 9
中部 center 10

axes.plot()

这是 axes 类的基本方法,它将一个数组的值与另一个数组的值绘制成线或标记,plot() 方法具有可选格式的字符串参数,用来指定线型、标记颜色、样式以及大小。

颜色代码如下表:

'b' 蓝色
'g' 绿色
'r' 红色
'c' 青色
'm' 品红色
'y' 黄色
'k' 黑色
'w' 白色

标记符号如下表:

标记符号 描述
'.' 点标记
'o' 圆圈标记
'x' 'X'标记
'D' 钻石标记
'H' 六角标记
's' 正方形标记
'+' 加号标记

线型表示字符,如下表:

字符 描述
'-' 实线
'--' 虚线
'-.' 点划线
':' 虚线
'H' 六角标记

下面的例子,以直线图的形式展示了电视、智能手机广告费与其所带来产品销量的关系图。其中描述电视的是带有黄色和方形标记的实线,而代表智能手机的则是绿色和圆形标记的虚线。

  1. import matplotlib.pyplot as plt
  2. y = [1, 4, 9, 16, 25,36,49, 64]
  3. x1 = [1, 16, 30, 42,55, 68, 77,88]
  4. x2 = [1,6,12,18,28, 40, 52, 65]
  5. fig = plt.figure()
  6. ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
  7. #使用简写的形式color/标记符/线型
  8. l1 = ax.plot(x1,y,'ys-')
  9. l2 = ax.plot(x2,y,'go--')
  10. ax.legend(labels = ('tv', 'Smartphone'), loc = 'lower right') # legend placed at lower right
  11. ax.set_title("Advertisement effect on sales")
  12. ax.set_xlabel('medium')
  13. ax.set_ylabel('sales')
  14. plt.show()

输出结果如下:

图1:输出结果


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