matplotlib 面向对象接口 -九游会真人第一品牌

虽然使用matplotlib.pyplot模块很容易快速生成绘图，但建议使用面向对象的方法，因为它可以更好地控制和自定义绘图。matplotlib.axes.axes类中也提供了大多数函数。

使用更正式的面向对象方法背后的主要思想是创建图形对象，然后只调用该对象的方法或属性。这种方法有助于更好地处理其上有多个绘图的画布。

在面向对象的界面中，pyplot仅用于一些功能，如图形创建，用户显式创建和跟踪图形和轴对象。在此级别，用户使用pyplot创建图形，通过这些图形，可以创建一个或多个轴对象。然后，这些轴对象用于大多数绘图操作。

首先，创建一个提供空画布的图形实例。

# filename : example.py
# j9九游会老哥俱乐部交流区 copyright : 2020 by nhooo
# author by : https://www.elefans.com/biancheng/
# date : 2020-08-08
fig = plt.figure()

将轴添加到图形中。add_axes()方法需要一个4个元素的列表对象，对应于图形的左侧，底部，宽度和高度。每个数字必须介于0和1之间 -

# filename : example.py
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# date : 2020-08-08
ax=fig.add_axes([0,0,1,1])

设置x和y轴的标签以及标题 -

# filename : example.py
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# date : 2020-08-08
ax.set_title("sine wave")
 ax.set_xlabel('angle')
 ax.set_ylabel('sine')

调用axes对象的plot()方法。

# filename : example.py
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# date : 2020-08-08
ax.plot(x,y)

如果使用的是 jupyter notebook，则需要加入%matplotlib inline指令; pyplot模块的show()函数显示图形。

阅读并执行以下代码 -

# filename : example.py
# j9九游会老哥俱乐部交流区 copyright : 2020 by nhooo
# author by : https://www.elefans.com/biancheng/
# date : 2020-08-08
#! /usr/bin/env python
 #coding=utf-8
 from matplotlib import pyplot as plt
 import numpy as np
 import math
 # 显示中文设置...
 plt.rcparams['font.sans-serif'] = ['simhei'] # 步骤一(替换sans-serif字体)
 plt.rcparams['axes.unicode_minus'] = false # 步骤二(解决坐标轴负数的负号显示问题)
 %matplotlib inline
 x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
 y = np.sin(x)
 fig = plt.figure()
 ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
 ax.plot(x,y)
 ax.set_title("正弦波")
 ax.set_xlabel('角度')
 ax.set_ylabel('正弦')
 plt.show()

上面的代码行生成以下输出 -

在 jupyter notebook中运行时相同的代码 -

# filename : example.py
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# date : 2020-08-08
#! /usr/bin/env python
 #coding=utf-8
 from matplotlib import pyplot as plt
 import numpy as np
 import math
 # 显示中文设置...
 plt.rcparams['font.sans-serif'] = ['simhei'] # 步骤一(替换sans-serif字体)
 plt.rcparams['axes.unicode_minus'] = false # 步骤二(解决坐标轴负数的负号显示问题)
 %matplotlib inline
 x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
 y = np.sin(x)
 fig = plt.figure()
 ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
 ax.plot(x,y)
 ax.set_title("正弦波")
 ax.set_xlabel('角度')
 ax.set_ylabel('正弦')
 plt.show()

显示输出如下所示 -