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文章目錄
- 1. Matplotlib 基本概念
- 2. Matplotlib三層結(jié)構(gòu)
- 容器層
- 輔助顯示層
- 圖像層
- 總結(jié)
- 3.plt的基本用法
- 3.1 Figure對象
- 3.2 plot的使用
- 3.3 如何在同一個(gè)figure內(nèi)部設(shè)置多個(gè)圖片
- 3.4 如何調(diào)整subplot的間距
- 4.參考
可視化是在整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵輔助工具，可以清晰的理解數(shù)據(jù)，從而調(diào)整我們的分析方法。
1. Matplotlib 基本概念
Matplotlib是python的一個(gè)數(shù)據(jù)可視化工具庫，專門用于開發(fā)2D圖表(包括3D圖表)， 操作簡單。
2. Matplotlib三層結(jié)構(gòu)
容器層
容器層由Canvas、Figure、Axes三部分組成。
Canvas位于最底層的系統(tǒng)層，充當(dāng)畫板，即放置Figure的工具。
Figure是Canvas上方的第一層，也是需要用戶來操作的應(yīng)用層的第一層，在繪圖的過程中充當(dāng)畫布的角色。
Axes是應(yīng)用層的第二層，在繪圖的過程中相當(dāng)于畫布上的繪圖區(qū)的角色。
Figure:指整個(gè)圖形(可以通過plt.figure()設(shè)置畫布的大小和分辨率等)
Axes(坐標(biāo)系):數(shù)據(jù)的繪圖區(qū)域
Axis(坐標(biāo)軸)：坐標(biāo)系中的一條軸，包含大小限制、刻度和刻度標(biāo)簽
特點(diǎn)為：
一個(gè)figure(畫布)可以包含多個(gè)axes(坐標(biāo)系/繪圖區(qū))，但是一個(gè)axes只能屬于一個(gè)figure。
一個(gè)axes(坐標(biāo)系/繪圖區(qū))可以包含多個(gè)axis(坐標(biāo)軸)，包含兩個(gè)即為2d坐標(biāo)系，3個(gè)即為3d坐標(biāo)
輔助顯示層
輔助顯示層為Axes(繪圖區(qū))內(nèi)的除了根據(jù)數(shù)據(jù)繪制出的圖像以外的內(nèi)容，主要包括Axes外觀(facecolor)、邊框線(spines)、坐標(biāo)軸(axis)、坐標(biāo)軸名稱(axis label)、坐標(biāo)軸刻度(tick)、坐標(biāo)軸刻度標(biāo)簽(tick label)、網(wǎng)格線(grid)、圖例(legend)、標(biāo)題(title)等內(nèi)容。
圖像層
圖像層指Axes內(nèi)通過plot、scatter、bar、histogram、pie等函數(shù)根據(jù)數(shù)據(jù)繪制出的圖像
總結(jié)
Canvas（畫板）位于最底層，用戶一般接觸不到;
Figure（畫布）建立在Canvas之上;
Axes（繪圖區(qū)）建立在Figure之上;
坐標(biāo)軸（axis）、圖例（legend）等輔助顯示層以及圖像層都是建立在Axes之上。
3.plt的基本用法
3.1 Figure對象
matplotlib的圖像都位于Figure對象中，我們可以調(diào)用plt.figure()來創(chuàng)建Figure對象。
fig = plt.figure()
figure有一個(gè)比較重要的參數(shù)figsize，它衡量圖片的大小和縱橫比（單位為inch）：
fig = plt.figure(figsize=(4,5))
比如，以上代碼代表建立一個(gè)寬度為4inch，高度為5inch的figure對象。
3.2 plot的使用
有了figure對象之后，就可以利用plot函數(shù)作圖了。注意不可以使用figure對象來調(diào)用plot，按照慣例我們使用plt.plot()來作圖，而圖像自動(dòng)分配到上一個(gè)建立的figure中。
3.3 如何在同一個(gè)figure內(nèi)部設(shè)置多個(gè)圖片
figure對象調(diào)用add_subplot函數(shù)來添加figure內(nèi)部不同位置的圖片，add_subplot函數(shù)的3個(gè)參數(shù)分別為figure內(nèi)部縱向和橫向的字圖片個(gè)數(shù)，以及當(dāng)前創(chuàng)建的子圖片是第幾個(gè)，例如：
fig
=
plt
.
figure
(
)
# add_subplot返回的是一個(gè)subplot對象
sp1
=
fig
.
add_subplot
(
2
,
3
,
1
)
sp2
=
fig
.
add_subplot
(
2
,
3
,
2
)
sp3
=
fig
.
add_subplot
(
2
,
3
,
3
)
sp4
=
fig
.
add_subplot
(
2
,
3
,
4
)
fig
如果要在subplot內(nèi)部作圖，我們只需要用對應(yīng)的subplot對象調(diào)用plot即可：
sp1
.
plot
(
np
.
random
.
randn
(
50
)
,
'k--'
,
color
=
'r'
)
fig
3.4 如何調(diào)整subplot的間距
有時(shí)候各subplot的間距會(huì)過大或者過小，這時(shí)候與我們需要使用subplots_adjust函數(shù)來調(diào)整間距：
fig.tight_layout() # 調(diào)整整體空白
plt.subplots_adjust(wspace =0, hspace =0) # 調(diào)整子圖間距
plt
.
subplots_adjust
(
left
=
None
,
bottom
=
None
,
right
=
None
,
top
=
None
,
wspace
=
None
,
hspace
=
None
)
參數(shù)詳解：
left
=
0.125
# the left side of the subplots of the figure
right
=
0.9
# the right side of the subplots of the figure
bottom
=
0.1
# the bottom of the subplots of the figure
top
=
0.9
# the top of the subplots of the figure
wspace
=
0.2
# the amount of width reserved for blank space between subplots,
# expressed as a fraction of the average axis width
hspace
=
0.2
# the amount of height reserved for white space between subplots,
# expressed as a fraction of the average axis height
# 調(diào)整fig內(nèi)部的subplot長寬間距都為0.5
fig
.
subplots_adjust
(
wspace
=
0.5
,
hspace
=
0.5
)
fig
4.參考
https://blog.csdn.net/xiaomeng29/article/details/90769347
https://blog.csdn.net/m0_37362454/article/details/82796793
https://blog.csdn.net/Refrain__WG/article/details/82747254
https://blog.csdn.net/jlb1024/article
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