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matplotlib繪圖中pyplot和axes的特點(diǎn)-創(chuàng)新互聯(lián)
最近在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化，梳理一下其中一些諸如pandas繪圖、matplotlib繪圖、pyplot(plt)、axes等概念。
很多書上一上來就直接import matplotlib.pypltot as plt，然后就教你plt.xxx()。這種方式固然沒錯，可問題就出在了plt只是一個interface，只是一個接口，連對象都算不上(仔細(xì)回想，你確實(shí)沒有實(shí)例化過任何一個名叫plt類型的對象)這給本來就對面向?qū)ο缶幊滩⒉缓苁煜さ奈規(guī)頍o窮無盡的困擾。plt這個接口的意義在于：
通過接口直接畫圖(這時候我們把這個接口看成一個黑盒，根本不要去管其中有些什么對象類型)
通過接口實(shí)例化別的類型的對象(如figure類型 axes類型等)
1.通過plt.xxx()直接繪圖
就像各種教程和書上的常規(guī)操作一樣，我們可以用plt.plot(), plt.bar()等繪制不同類型的圖(部分總結(jié)如下表)
表一 plt中用于繪圖的部分函數(shù)
函數(shù)名 作用
plt.bar() 條形圖
plt.barh() 橫排條形圖
plt.boxplot() 箱線圖(plt.box()是另一個函數(shù))
plt.hist() 頻率直方圖
plt.plot() 折線圖
我們可以用plt的其他一些函數(shù)來對圖表的標(biāo)題等進(jìn)行設(shè)置(部分總結(jié)如下表)
表二 plt中用于設(shè)置的部分函數(shù)
函數(shù)名 作用
plt.title() 設(shè)置圖表標(biāo)題
plt.grid() 設(shè)置圖表網(wǎng)格
plt.xlabel();plt.ylabel 設(shè)置x;y軸標(biāo)題
plt.xticks();plt.yticks() 設(shè)置x;y軸刻度
plt.xlim();plt.ylim() 設(shè)置x;y軸范圍
plt.annotate() 設(shè)置標(biāo)注
(具體的參數(shù)和用法詳見 https://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html )
用plt繪圖的方便之處，同樣也是它最令人迷惑的地方，就是它沒有一個顯性的對象。
我們甚至可以調(diào)用pandas繪圖以后，用表二中的plt函數(shù)來對pandas生成的這個圖表進(jìn)行設(shè)置。
例程如下：
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import Series
data = Series([1.47,1.62,1.78,1.94,2.38,2.60],index=['2012','2013','2014','2015','2016','2017'])
#注意下一行的對象是'data'，它是一個series對象，調(diào)用的是pandas繪圖函數(shù)
data.plot(label='income', color = 'r', linestyle=':', marker = 's')#具體的pandas繪圖之后會細(xì)講
#但接下來我們甚至可以調(diào)用plt的函數(shù)對它進(jìn)行設(shè)置
plt.title('Income chart')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('income')
plt.annotate('Largest point',xy=(5,2.60),xytext=(3,2.5), arrowprops=dict(arrowstyle='->'))
plt.show()
上面這個例子就展示了pyplot(plt)的特點(diǎn)，不用指明對象就能進(jìn)行畫圖和設(shè)置，當(dāng)我們在同一個程序中的圖比較少的時候這是方便的，但當(dāng)我們同一個程序中的圖很多的時候，這種沒有顯性對象的方式會導(dǎo)致我們沒有辦法重新調(diào)用之前的圖(因?yàn)闆]有對象名)也會給人一種很不踏實(shí)的感覺。
2.實(shí)例化figure和axes對象后繪圖
就像前文提到的，plt只是一個接口而不是對象。
在matplotlib中,有兩個重要的對象類型：figure對象可以把它想成一張空白圖紙，在上面可以繪制一個或多個axes對象(還可以有其他對象等)。axes對象是一個圖像的主要部分(它包括了圖線、xy軸等部分)。
我們可以使用plt接口生成figure對象和axes對象，然后對axes對象調(diào)用方法來實(shí)現(xiàn)畫圖和設(shè)置。
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實(shí)例化figure對象
實(shí)例化axes對象
對axes對象調(diào)用方法進(jìn)行畫圖和設(shè)置
例程如下：
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import Series
data = Series([1.47,1.62,1.78,1.94,2.38,2.60],index=['2012','2013','2014','2015','2016','2017'])
#調(diào)用plt接口，實(shí)例化figure1對象
figure1 = plt.figure(facecolor='w')#faceclolr設(shè)置背景顏色
#實(shí)例化ax1對象
ax1 = figure1.add_subplot(111)#ax1是figure1的第1行第一列的第1張圖表
#注意下一行的對象是'ax1'，它是一個axes對象，調(diào)用的是matplotlib.axes繪圖函數(shù)
ax1.plot(data,label='income', color = 'r', linestyle=':', marker = 's')
#接下來我們調(diào)用ax1的方法對它進(jìn)行設(shè)置
ax1.set_title('Income chart')
ax1.set_xlabel('Year')
ax1.set_ylabel('income')
ax1.annotate('Largest point',xy=(5,2.60),xytext=(3,2.5), arrowprops=dict(arrowstyle='->'))
用這種方式畫出來的圖，每一個對象都有它自己的名字，方便后面繼續(xù)調(diào)用、修改。代碼也就多了兩行實(shí)例化的過程，并沒有麻煩很多，個人很喜歡用這種方式畫圖(也給人一種很踏實(shí)的感覺)。
類比上面的表一和表二，給出對于axes對象的方法函數(shù)表：
表三 axes對象用于繪圖的部分方法函數(shù)
函數(shù)名 作用
ax.bar() 條形圖
ax.barh() 橫排條形圖
ax.boxplot() 箱線圖
ax.hist() 頻率直方圖
ax.plot() 折線圖
表四 axes對象中用于設(shè)置的部分方法函數(shù)
函數(shù)名 作用
ax.set_title() 設(shè)置圖表標(biāo)題
ax.set_xlabel(); ax.set_ylabel 設(shè)置x;y軸標(biāo)題
ax.set_xticks(); ax.set_yticks() 設(shè)置x;y軸刻度
ax.set_xlim(); ax.set_ylim() 設(shè)置x;y軸范圍
ax.annotate() 設(shè)置標(biāo)注
注意表一和表三，表二和表四的異同：
表一表二中的plt是固定的名字，不論畫什么都是plt.xxx()，而表三和表四中ax.xxx()中的ax要改成你實(shí)例的對象名。
注意對比表二和表四，很多作用相同的東西，跑到了axes這里要多加一個set_
用實(shí)例化axes的方式畫圖很重要，因?yàn)槎嘧訄D的繪制更是需要依賴axes對象。
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