python 绘图程序 python绘图基本原理

在matplotlib库里，总分成两种绘图方法

1. 方法一：函数式绘图
2. 方法二：面向对象式绘图

函数式绘图

在matplotlib.pyplot里是封装好的函数，用户可以直接调用函数进行绘图。

一般的，我们约定 matplotlib.pyplot 取别名为 plt

其模块下主要定义如下两方面的函数：

1. 操作类的函数：对于画布，图，子图，坐标轴，图例，背景，网格等的操作。

如：plt.ylabel(), plt.xlabel(), plot.yscale(), plt.legend(), plt.title(), plt.text() 

1. 绘图类的函数：画折线图，散点图，条形图，直方图，饼状图等特点图的绘制函数。

如：plt.scatter, plt.plot(), plt.bar, plot.pie(), plt.hise() 

函数绘图的缺优点

缺点：其实函数式的绘图本质上还是在matplotlib对象的封装，在对象的基础上多了一层函数的调用，其定制性并不是很强，都是封装好的函数。

优点：适合一般用户绘图，要求不是很高，定制性不是很强的绘图。新手容易上手，不需要了解内部的对象问题。

 

绘图类的函数

 

matplotlib绘图不止这些，在此只举例了大部分

 

操作类的函数

   

例子：

# 导入模块 
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 

# 数据 
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000) y = np.sin(x**2) 

# 绘图 
plt.plot(x, y) # 显示 plt.show()

 

面向对象式的绘图

面向对象式的绘图，才是matplotlib绘图最自然的方式，不过需要先了解一些基本的概念。

figure(图形)

axes(子图形)

title(标题)

legend(图例)

Major tick(大标尺刻度)

Minor tick(小标尺刻度)

Major tick label(大标尺刻度数值)

Minor tick label(小标尺刻度数值)

Y axis label(y轴指标说明)

X axis label(x轴指标说明)

Line(线型图)

Markers(数据标注点)

Grid(格子)等等

基本对象

Figure

1. 整个图形即是一个Figure对象，即一个弹出的绘图的窗口，便是一个figure。
2. Figure对象至少包含一个子图，也就是Axes对象。
3. Figure对象包含一些特殊的Artist对象，如title标题、图例legend。
4. Figure对象包含画布canvas对象。 canvas对象一般不可见，通常无需直接操作该对象，matplotlib程序实际绘图时需要调用该对象。

Axes

1. 字面上理解，axes是数据轴axis的复数，但它并不是指数据轴，而是子图对象。可以这样理解，每一个子图都有x和y轴，axes则用于代表这两个数据轴所对应的一个子图对象。
2. 常用方法set_xlim()以及set_ylim()：

1. 设置子图x轴和y轴对应的数据范围。
2. set_title()：设置子图的标题。
3. set_xlabel()以及set_ylable()：
4. 设置子图x轴和y轴指标的描述说明。

Axis

1. Axis是数据轴对象，主要用于控制数据轴上刻度位置和显示数值。
2. Axis有Locator和Formatter两个子对象，分别用于控制刻度位置和显示数值。

Artist

1. 基本上所有的对象都是一个Artist对象，包括Figure对象、Axes对象和Axis对象，可以将Artist理解为一个基本类。
2. 当提交代码，图像最终呈现时，所有的artist对象都会绘制于canvas画布上。