1.Figure和Subplot

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#創建一個Figurefig = plt.figure()#不能通過空figure繪圖，必須使用add_subplot創建一個或多個subplot#圖像為2x2，第三個參數為當前選中的第幾個ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1)ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2)ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3)#默認在最后一個subplot上繪制#’k--’為線型選項，繪制黑色虛線plt.plot(np.random.randn(50).cumsum(), ’k--’)print(type(ax1))#<class ’matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot’>#直接調用它們的實例方法就可以在其他格子繪圖_ = ax1.hist(np.random.randn(100), bins=20, color=’k’, alpha=0.3)ax2.scatter(np.arange(30), np.arange(30) + 3 * np.random.randn(30))plt.show()

fig, axes = plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)#創建一個新的Figure，并返回一個已創建subplot對象的NumPy數組#可以索引axes[0,1]，axes[0][1]’’’plt.subplots的選項 nrows:subplot的行數ncols:subplot的列數sharex:所有subplot應該使用相同的x軸刻度（調節xlim將會影響所有subplot）sharey:所有subplot應該使用相同的y軸刻度（調節ylim將會影響所有subplot）subplot_kw:用于創建各subplot的關鍵字字典**fig_kw:創建figure時其他關鍵字，如plt.subplots(2,2,figsize=(8,6))’’’for i in range(2):for j in range(2):axes[i,j].hist(np.random.randn(500),bins=50, color=’k’,alpha=0.5)#調整subplot周圍間距#plt.subplots_adjust(left=None,bottom=None,right=None,top=None,wspace=None,hspace=None)plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)plt.show()

2.顏色、標記和線型

#ax.plot(x,y,’g--’)#ax.plot(x, y, linestyle=’--’, color=’g’)#plt.plot(np.random.randn(30).cumsum(), ’ko--’)#plt.plot(np.random.randn(30).cumsum(), color=’k’, linestyle=’dashed’, marker=’o’)#線型圖中，非實際數據點默認是按線性方式插值的，可以通過drawstyle選項修改data = np.random.randn(30).cumsum()plt.plot(data, ’k--’, label=’Defalt’)plt.plot(data, ’k-’, drawstyle=’steps-post’, label=’steps-post’)plt.legend(loc=’best’)

3.刻度、標簽和圖例

xlim,xticks,xticklabels之類的方法。它們分別控制圖表的范圍、刻度位置、刻度標簽等。

其使用方式有以下兩種：

調用時不帶參數，則返回當前參數值。plt.xlim() 調用時帶參數，則設置參數值。plt.xlim([0,10])

這些方法對當前或最近創建的AxesSubplot起作用

對應在subplot對象上的兩個方法，如ax.get_xlim和ax.set_xlim

3.1.設置標題、軸標簽、刻度以及刻度標簽

fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(1,1,1)ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum())#改變X軸的刻度，最簡單的方法是使用set_xticks和set_xticklabels。#前者告訴刻度放在數據范圍中的哪些位置，默認情況下，這些位置是刻度標簽，可以用set_xticklabels設置。a=ax.set_xticks([0,250,500,750,1000])b=ax.set_xticklabels([’one’,’two’,’three’,’four’,’five’],rotation=30,fontsize=’small’)ax.set_xlabel(’Stages’)plt.show()

3.2.添加圖例（legend）、注解以及在Subplot上繪圖

兩種方式，最簡單的是在添加subplot的時候傳入label參數

fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(1,1,1)ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(), ’k’, label=’one’)ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(), ’k--’, label=’two’)ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(), ’k.’, label=’three’)ax.legend(loc=’best’)#loc表示將圖例放在哪#從圖例中去除一個或多個元素，不傳入label或label=’_nolegend_’即可#注解以及在Subplot上繪圖#注解可以通過text,arrow和annotate等函數進行添加。#text可以將文本繪制在圖標的指定坐標（x，y），還可以加上一些自定義格式#ax.text(x ,y, ’Hello world!’,family=’monosapce’,fontsize=10)plt.show()

3.3.將圖表保存到文件

plt.savefig(’filepath.svg’)plt.savefig(’filepath.svg’, dpi=400,bbox_inches=’tight’)

Figure.savefig參數

fname：路徑，包含設置文件格式（如.pdf等） dpi：圖像分辨率，默認100 facecolor、edgecolor：圖像背景色，默認為’w’（白色） format：顯示設置文件格式 bbox_inches：圖像需要保存的部分。’tight’，將嘗試剪除圖像周圍的空白部分

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