Matplotlib - 绘画

1. Matplotlib-绘画

2. Outlines • Python,Matplotlib简介 • 绘画例子 • 令你眼花缭乱的图表

3. Python是一种面向对象的、动态的程序设计语言。具有非常简洁而清晰的语法，适合于完成各种高层任务。它既可以用来快速开发程序脚本，也可以用来开发大规模的软件。Python是一种面向对象的、动态的程序设计语言。具有非常简洁而清晰的语法，适合于完成各种高层任务。它既可以用来快速开发程序脚本，也可以用来开发大规模的软件。 • 随着NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相 比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多的程序库的支持。 • matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中

4. 从一个例子开始

6. 绘制多轴图 • subplot(numRows, numCols, plotNum) • for idx, color in enumerate("rgbyck"): plt.subplot(320+idx+1, axisbg=color) plt.show()

7. Artists对象 • Artists分为简单类型和容器类型两种。简单类型的Artists为标准的绘图元件，例如Line2D、 Rectangle、 Text、AxesImage等等。而容器类型则可以包含许多简单类型的Artists，使它们组织成一个整体，例如Axis、 Axes、Figure等。

8. 直接使用Artists创建图表的标准流程如下： • 创建Figure对象 fig = plt.figure() • 用Figure对象创建一个或者多个Axes或者Subplot对象 ax = fig.add_axes([0.15, 0.1, 0.7, 0.3]) • 调用Axies等对象的方法创建各种简单类型的Artists line, = ax.plot([1,2,3],[1,2,1])

9. Figure容器 • >>> from matplotlib.lines import Line2D • >>> fig = plt.figure() • >>> line1 = Line2D([0,1],[0,1], transform=fig.transFigure, figure=fig, color="r") • >>> line2 = Line2D([0,1],[1,0], transform=fig.transFigure, figure=fig, color="g") • >>> fig.lines.extend([line1, line2]) • >>> fig.show()

10. Figure对象包含其它的Artist对象的属性： axes : Axes对象列表 patch : 作为背景的Rectangle对象 images : FigureImage对象列表，用来显示图片 legends : Legend对象列表 lines : Line2D对象列表 patches : patch对象列表 texts : Text对象列表，用来显示文字

11. Axes容器 Axes包含各种Artist对象的属性： artists : Artist对象列表 patch : 作为Axes背景的Patch对象，可以是 Rectangle或者Circle collections : Collection对象列表 images : AxesImage对象列表 legends : Legend对象列表 lines : Line2D对象列表 patches : Patch对象列表 texts : Text对象列表 xaxis: XAxis对象 yaxis: YAxis对象

13. 散列图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) t = ax.scatter(np.random.rand(20), np.random.rand(20))

14. Axis容器 • Axis容器包括坐标轴上的刻度线、刻度文本、坐标网格以及坐标轴标题等内容 plt.plot([1,2,3],[4,5,6]) axis = plt.gca().xaxis for label in axis.get_ticklabels(): label.set_color("red") label.set_rotation(45) label.set_fontsize(16) for line in axis.get_ticklines(): line.set_color("green") line.set_markersize(25) line.set_markeredgewidth(3) plt.show()

15. Happy thanks giving day