Matplotlib核心:掌握Figure与Axes

详细介绍Figure和Axes(基于Matplotlib)
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🌵文章目录🌵

  • 🌳引言🌳
  • 🌳 一、Figure(图形)🌳
    • 🍁1. 创建Figure🍁
    • 🍁2. 添加Axes🍁
  • 🌳二、Axes(坐标轴)🌳
    • 🍁1. 创建Axes🍁
    • 🍁2. 绘制图表🍁
    • 🍁3. 设置Axes属性🍁
  • 🌳三、Figure和Axes的区别与联系🌳
  • 🌳四、进阶用法与技巧🌳
    • 🍁1. 多子图布局🍁
    • 🍁2. 共享坐标轴🍁
    • 🍁3. 保存和导出图表🍁
  • 🌳五、总结与展望🌳
  • 🌳结尾🌳

🌳引言🌳

在数据分析和可视化领域,Python的Matplotlib库因其强大的功能和广泛的应用而备受推崇。它为用户提供了创建多种类型图表的能力,如折线图、柱状图、散点图等,这些图表对于数据理解和展示至关重要。在Matplotlib库中,Figure和Axes是两个核心概念,它们共同构成了绘图的基础框架。本文将详细解读这两个概念,并探讨它们在Matplotlib中的实际应用,帮助读者更好地掌握数据可视化的关键要素。

🌳 一、Figure(图形)🌳

Figure在Matplotlib中代表了一个完整的图表,它包含了所有的绘图元素,如Axes、标题、图例等。我们可以将Figure看作是一个容器,其中包含了用于绘制图表的所有元素

🍁1. 创建Figure🍁

在Matplotlib中,我们可以使用plt.figure()函数来创建一个新的Figure对象。例如:

import matplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure()

这将创建一个默认的Figure对象。我们还可以通过传递参数来自定义Figure的大小、DPI等属性。例如:

fig = plt.figure(figsize=(10, 5), dpi=100)

这将创建一个宽度为10英寸、高度为5英寸、DPI为100的Figure对象。

🍁2. 添加Axes🍁

一旦我们创建了Figure对象,就可以向其添加Axes对象。Axes代表了一个坐标轴系统,它包含了数据、坐标轴标签、标题等。我们可以使用add_subplot()方法来向Figure中添加Axes。例如:

ax = fig.add_subplot(111)

这将在Figure中添加一个1x1的网格中的第一个子图。参数111表示网格的行数、列数和子图的索引。在这个例子中,我们创建了一个单一的Axes对象,占据了整个Figure的空间。

完整代码如下:

import matplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure(figsize=(10, 5), dpi=100)
ax = fig.add_subplot(111)
plt.show()

运行结果如下图所示:

🌳二、Axes(坐标轴)🌳

Axes是Matplotlib中的另一个核心概念,它代表了一个坐标轴系统,用于显示数据和进行绘图。每个Axes对象一般都包含了一个X轴和一个Y轴,以及与之关联的数据和标签。

🍁1. 创建Axes🍁

如上所述,我们可以通过向Figure对象添加子图来创建Axes对象。除了使用add_subplot()方法外,我们还可以使用add_axes()方法来创建Axes对象,并指定其在Figure中的位置和大小。例如:

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

这将在Figure上创建一个占据了大部分空间的Axes对象。参数[0.1, 0.1, 0.8, 0.8]的原型是[left, bottom, width, height],其中 leftbottomAxes 左下角相对于 Figure 边缘的坐标(以小数形式表示,例如 0 是左/底部边缘,1 是右/顶部边缘),widthheightAxes 的宽度和高度(也是以小数形式表示)。

完整代码如下:

import matplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure(figsize=(10, 5), dpi=100)
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
plt.show()

运行结果如下图所示:

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🍁2. 绘制图表🍁

一旦我们有了Axes对象,就可以在其上进行绘图操作。Matplotlib提供了丰富的绘图函数,如plot()scatter()bar()等,用于在Axes上绘制各种图表。例如,要在Axes上绘制一个简单的折线图,我们可以这样做:

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
ax.plot(x, y)

这将在Axes上绘制一个由点(1, 2)(2, 3)(3, 5)(4, 7)(5, 11)组成的折线图。

完整代码如下:

import matplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure(figsize=(10, 5), dpi=100)
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
ax.plot(x, y)
plt.show()

运行结果如下图所示:

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🍁3. 设置Axes属性🍁

除了绘制图表外,我们还可以设置Axes的各种属性,如标题、坐标轴标签、刻度等。Matplotlib提供了丰富的函数来设置这些属性。例如:

ax.set_title('Simple Line Plot')
ax.set_xlabel('X-axis Label')
ax.set_ylabel('Y-axis Label')
ax.set_xlim([0, 6])
ax.set_ylim([0, 12])

这些函数分别用于设置Axes的标题、X轴标签、Y轴标签、X轴范围和Y轴范围。

完整代码如下:

import matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]fig = plt.figure(figsize=(10, 5), dpi=100)
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
ax.plot(x, y)
ax.set_title('Simple Line Plot')
ax.set_xlabel('X-axis Label')
ax.set_ylabel('Y-axis Label')
ax.set_xlim([0, 6])
ax.set_ylim([0, 12])
plt.show()

运行结果如下图所示:

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🌳三、Figure和Axes的区别与联系🌳

FigureAxes
定义Figure代表整个图表窗口或画布,它是一个容器,可以包含多个子图(Axes)。AxesFigure中的一个子图,它拥有自己的坐标轴、刻度、标签等,用于绘制具体的图表。
作用提供了一个绘制图表的区域,可以容纳一个或多个AxesFigure中绘制具体的图表,如折线图、柱状图等。
数量一个Figure可以包含多个Axes,可通过add_subplot方法添加。一个Figure中可以有多个Axes,但每个Axes都是独立的。
属性包含如尺寸、DPI(每英寸的点数)、背景色等属性。包含如坐标轴范围、刻度、标签、标题等属性。
层级关系AxesFigure的子对象,每个Axes都是Figure的一个部分。AxesFigure的直接子对象,与Figure有直接的层级关系。
绘制关系负责整体的布局和呈现,是图表的容器。Figure的指定位置进行绘制,展示具体的图表内容。

联系

  • AxesFigure的组成部分,每个Axes都在Figure的指定位置进行绘制。
  • FigureAxes共同构成了图表的基本结构,其中Figure提供了绘制的整体环境,而Axes则负责具体的图表内容展示。

区别

  • Figure是一个更高级别的概念,它代表了整个图表窗口或画布,而Axes则是Figure中的一个具体子图。
  • Figure主要负责整体的布局和呈现,而Axes则负责具体的图表绘制和内容展示。
  • 一个Figure可以包含多个Axes,而每个Axes都是独立的,拥有自己的坐标轴、刻度、标签等。

🌳四、进阶用法与技巧🌳

🍁1. 多子图布局🍁

Matplotlib允许在一个Figure中创建多个Axes,通过网格布局或自由布局的方式来实现多子图展示。例如,使用subplot2gridGridSpec可以创建复杂的子图布局。

"""  
绘制正弦、余弦以及它们的和在一个 2x2 的网格布局中。  
"""  
import matplotlib.pyplot as plt  
import numpy as np  # 创建一个 2x2 的网格布局  
fig = plt.figure(figsize=(10, 8))  
gs = fig.add_gridspec(2, 2)  # 在第一行,创建一个跨越两列的 Axes  
ax1 = fig.add_subplot(gs[0, :])  
# 在第二行,第一列创建一个 Axes  
ax2 = fig.add_subplot(gs[1, 0])  
# 在第二行,第二列创建一个 Axes  
ax3 = fig.add_subplot(gs[1, 1])  # 生成一个从 0 到 2π,包含 100 个点的等差数列  
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)  
# 计算正弦值  
y1 = np.sin(x)  
# 计算余弦值  
y2 = np.cos(x)  # 在 ax1 上绘制红色的正弦曲线,并设置标题为 'Sine'  
ax1.plot(x, y1, 'r')  
ax1.set_title('Sine')  # 在 ax2 上绘制蓝色的余弦曲线,并设置标题为 'Cosine'  
ax2.plot(x, y2, 'b')  
ax2.set_title('Cosine')  # 在 ax3 上绘制绿色的正弦和余弦的和的曲线,并设置标题为 'Sine + Cosine'  
ax3.plot(x, y1 + y2, 'g')  
ax3.set_title('Sine + Cosine')  # 显示图形  
plt.show()

运行结果如下图所示:

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🍁2. 共享坐标轴🍁

有时我们可能希望多个图表共享同一个X轴或Y轴。Matplotlib提供了sharexsharey参数来实现这一功能。

"""  
绘制正弦和余弦函数图像
"""
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 生成一个从0到2π包含100个点的等差数列
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)# 计算正弦和余弦值
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)# 创建一个2行1列的子图布局,共享x轴
fig, axs = plt.subplots(2, 1, sharex=True)# 在第一个子图上绘制正弦函数图像,并设置y轴标签为'Sine'
axs[0].plot(x, y1)
axs[0].set_ylabel('Sine')# 在第二个子图上绘制余弦函数图像,并设置y轴标签为'Cosine'
axs[1].plot(x, y2)
axs[1].set_ylabel('Cosine')# 调整子图之间的间距
fig.tight_layout()# 显示图像
plt.show()

运行结果如下图所示:

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🍁3. 保存和导出图表🍁

创建好图表后,我们可以使用savefig方法将其保存为图片文件,支持多种格式如PNG、PDF、SVG等。

plt.savefig('my_plot.png')  # 保存为PNG图片

🌳五、总结与展望🌳

通过本文的详细介绍,我们对Matplotlib中的Figure和Axes有了更加深入的理解。从基础的创建和设置,到进阶的多子图布局,Matplotlib提供了丰富的功能和灵活的接口,使得数据可视化变得简单而高效。未来,随着数据科学和可视化技术的不断发展,我们期待Matplotlib能够继续带来更多创新和便利的功能。

希望本文能够帮助读者更好地掌握Matplotlib中的Figure和Axes,并在实际的数据分析和可视化工作中发挥它们的强大作用。


🌳结尾🌳

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