Python数据可视化利器Matplotlib从入门到高级3

　　Matplotlib的本质是基于对象的，我们从下面这幅图开始介绍Matplotlib的各种重要的对象。
　　Matplotlib 绘图的主要构成部分
　　这张图当然可以使用Matplotlib代码绘制出来，我将在文章的结尾处放出绘图的源代码，以便大家对照源代码理解绘图中的各种对象。大家也可以自己去官方文档中搜索关键词＂Anatomy＂下载。当然，这张图的具体绘制方法不是这里的重点。我们关注的是这张绘图中的各个对象——图中用蓝色字体和黑色圆圈标出来的部分。下面为大家一一介绍：Figure
　　Figure即图形，指的是整个绘图，大家能看到的所有部分都属于Figure。创建新图形最简单的方法是使用pyplot：fig = plt.figure()  # 创建一个空图 fig, ax = plt.subplots()  # 创建带有一个 Axes 的图形 fig, axs = plt.subplots(2, 2)  # 创建一个带有 2x2网格 Axes的图形
　　如果增加一句 plt.show() （大家别忘了导入模块）就可以显示出这三张图形来。其中第一句代码生成的图片就是一张白板，什么内容都没有；第二句代码生成的是一个带有坐标系的空图；第三句代码则会生成一个呈网格状分布的由四个坐标系组成的空图。下面附上的是第三张图。
　　2 2网格的Axes组成的空绘图
　　一般情况下，我们使用第二句或第三句在实例化一个Figure对象的同时创建一个Axes。但也可以使用第一句创建一个空的Figure，然后使用类似于下面的代码手动生成Axes（Axes到底是什么？相信你一定会问）：ax = fig.subplots()Axes
　　我们在上一段已经提到了Axes，但没有深入解释它。需要特别注意的是这里的Axes并不是Axis的复数形式（吐槽一下使用Axes名称的Matplotlib设计师），而是Figure上一个由两个（x轴、y轴）坐标轴（包括坐标轴在内）围成的可供绘制数据的区域，我们可以将它称为＂轴域＂。一张图就是一个Figure，但一个Figure可以有一个或多个轴域，就像上面附的图上就有四个轴域。每个Axes都有一个标题（通过 set_title()设置，默认为None）、一个x轴标签（通过set_xlabel()设置）以及一个y轴标签（通过set_xlabel()设置）。
　　Axes类及其成员函数是使用面向对象接口的主要入口点，Matplotlib在其上定义了大多数绘图方法（例如我们前一篇介绍Matplotlib面向对象的代码风格时用到的 ax.plot()方法）。
　　注意：如果是3D图的话，那么每个轴域则是由三个坐标系围成的绘图区域构成。Axis
　　Axis就是坐标轴。在Matplotlib的2D绘图中，每个Axes都有两个平行的同类型轴（比如上下两个水平的x轴，左右两个垂直的y轴，极坐标等非常规图除外），它们刚好围成一个矩形区域。默认情况下，左边的y轴和下边的x轴都带有数字（其实是个字符串）刻度标签（tick label）和刻度（tick）；而上边的x轴和右边的y轴则只有一根光凸凸的线。这根光凸凸的线就是所谓的＂Spines＂，轴脊线。刻度标签和刻度都有主标签/刻度（Major）和次标签/刻度（Minor）之分，通常主标签/刻度要突出一些。组成Axis的这些刻度（实际上是Line2D对象）和标签（实际上是Text对象）本身也是对象，也可以进行单独的设置。Artist
　　直译的话，可以叫作艺术家。Matplotlib把画布（canvas，这是一个底层概念，涉及到它的地方不多）想像成一个舞台，所有在这个舞台上展示自我的都被形象的称作艺术家Artist，比如文本对象Text、2D曲线对象Line2D（图上用蓝色＂Line＂文字示出的就是两个2D曲线对象）等。Artist的范围非常广泛，甚至包括我们前面提到的三种对象（Figure、Axes、Axis）。后面专门讲一讲它。
　　现在组成图中还有三个对象没介绍，它们分别是：Legend图例、Grid网格线和Markers点标记。网格线比较简单，不单独说了；点标记的边线和中间区域可以使用不同的颜色；Legend的设置比较丰富，后面争取专门介绍。小结
　　Artist对象包括了所有在我们的绘图舞台上展示各种造型的所有对象。Figure就是整个图形，它包括一个或多个Axes对象。Axes对象则包括多个Axis对象，而我们在绘图过程中打交道最多的可能就是Axes对象。在后面的介绍中我们将会了解到Figure、Axes和Axis实际上都是一类容器对象。
　　Matplotlib绘图中的最主要对象就是这些。那么今天的内容就到这里为止，最后附上文章开头的那个组成图的绘图代码：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import AutoMinorLocator, MultipleLocator, FuncFormatter  np.random.seed(19680801)  X = np.linspace(0.5, 3.5, 100) Y1 = 3+np.cos(X) Y2 = 1+np.cos(1+X/0.75)/2 Y3 = np.random.uniform(Y1, Y2, len(X))  fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, aspect=1)   def minor_tick(x, pos):     if not x % 1.0:         return ＂＂     return ＂%.2f＂ % x  ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1.000)) ax.xaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator(4)) ax.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1.000)) ax.yaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator(4)) ax.xaxis.set_minor_formatter(FuncFormatter(minor_tick))  ax.set_xlim(0, 4) ax.set_ylim(0, 4)  ax.tick_params(which=＂major＂, width=1.0) ax.tick_params(which=＂major＂, length=10) ax.tick_params(which=＂minor＂, width=1.0, labelsize=10) ax.tick_params(which=＂minor＂, length=5, labelsize=10, labelcolor=＂0.25＂)  ax.grid(linestyle=＂--＂, linewidth=0.5, color=＂.25＂, zorder=-10)  ax.plot(X, Y1, c=(0.25, 0.25, 1.00), lw=2, label=＂Blue signal＂, zorder=10) ax.plot(X, Y2, c=(1.00, 0.25, 0.25), lw=2, label=＂Red signal＂) ax.plot(X, Y3, linewidth=0,         marker=＂o＂, markerfacecolor=＂w＂, markeredgecolor=＂k＂)  ax.set_title(＂Anatomy of a figure＂, fontsize=20, verticalalignment=＂bottom＂) ax.set_xlabel(＂X axis label＂) ax.set_ylabel(＂Y axis label＂)  ax.legend(loc=1)   def circle(x, y, radius=0.15):     from matplotlib.patches import Circle     from matplotlib.patheffects import withStroke     circle = Circle((x, y), radius, clip_on=False, zorder=10, linewidth=1,                     edgecolor=＂black＂, facecolor=(0, 0, 0, .0125),                     path_effects=[withStroke(linewidth=5, foreground=＂w＂)])     ax.add_artist(circle)   def text(x, y, text):     ax.text(x, y, text, backgroundcolor=＂white＂,             ha=＂center＂, va=＂top＂, weight=＂bold＂, color=＂blue＂)   # Minor tick circle(0.50, -0.10) text(0.50, -0.32, ＂Minor tick label＂)  # Major tick circle(-0.03, 4.00) text(0.03, 3.80, ＂Major tick＂)  # Minor tick circle(0.00, 3.50) text(0.00, 3.30, ＂Minor tick＂)  # Major tick label circle(-0.15, 3.00) text(-0.15, 2.80, ＂Major tick label＂)  # X Label circle(1.80, -0.27) text(1.80, -0.45, ＂X axis label＂)  # Y Label circle(-0.27, 1.80) text(-0.27, 1.6, ＂Y axis label＂)  # Title circle(1.60, 4.13) text(1.60, 3.93, ＂Title＂)  # Blue plot circle(1.75, 2.80) text(1.75, 2.60, ＂Line (line plot)＂)  # Red plot circle(1.20, 0.60) text(1.20, 0.40, ＂Line (line plot)＂)  # Scatter plot circle(3.20, 1.75) text(3.20, 1.55, ＂Markers (scatter plot)＂)  # Grid circle(3.00, 3.00) text(3.00, 2.80, ＂Grid＂)  # Legend circle(3.70, 3.80) text(3.70, 3.60, ＂Legend＂)  # Axes circle(0.5, 0.5) text(0.5, 0.3, ＂Axes＂)  # Figure circle(-0.3, 0.65) text(-0.3, 0.45, ＂Figure＂)  color = ＂blue＂ ax.annotate(＂Spines＂, xy=(4.0, 0.35), xycoords=＂data＂,             xytext=(3.3, 0.5), textcoords=＂data＂,             weight=＂bold＂, color=color,             arrowprops=dict(arrowstyle=＂->＂,                             connectionstyle=＂arc3＂,                             color=color))  ax.annotate(＂＂, xy=(3.15, 0.0), xycoords=＂data＂,             xytext=(3.45, 0.45), textcoords=＂data＂,             weight=＂bold＂, color=color,             arrowprops=dict(arrowstyle=＂->＂,                             connectionstyle=＂arc3＂,                             color=color))  ax.text(4.0, -0.4, ＂Made with http://matplotlib.org＂,         fontsize=10, ha=＂right＂, color=＂.5＂) plt.show()