• • 1 快速繪圖
  • 3 配置檔案

matplotlib 是python最著名的繪相簿，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分適合互動式地 進行製圖。而且也可以方便地將它作為繪圖控制元件，嵌入GUI應用程式中。

1 快速繪圖

matplotlib中的快速繪圖的函式庫可以通過如下語句載入：

import matplotlib.pyplot as plt

matplotlib的pyplot子庫提供了和matlab類似的繪圖API，方便使用者快速繪製2D圖表。讓我們先來看 一個簡單的例子:

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np    #匯入函式庫
 

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 1000)   #建立陣列
y = np.sin(x)
z = np.cos(x**2)

plt.figure(figsize=(8,4))  #呼叫figure建立一個繪圖物件
#呼叫plot函式，指定曲線名字、顏色、曲線寬度
plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2)
plt.plot(x,z,"b--",label="$cos(x^2)$")#引數''b--``指定曲線的顏色和線型，中b表示藍色，''--``表示線型為虛線
 

plt.xlabel("Time(s)")  #設定x軸文字
plt.ylabel("Volt")  #設定y軸文字
plt.title("PyPlot First Example")  #設定圖示標題
plt.ylim(-1.2,1.2)  #設定y軸範圍
plt.legend()  #顯示圖示
plt.show()  #顯示建立的所有繪圖物件

實驗結果：

matplotlib所繪製的圖的每個組成部分都對應有一個物件，我們可以通過呼叫這些物件的屬 性設定方法set_*或者pyplot的屬性設定函式setp設定其屬性值。例如plot函式返回一個 matplotlib.lines.Line2D 物件的列表，下面的例子顯示如何設定Line2D物件的屬性：

x = np.arange(0, 5, 0.1)
line, = plt.plot(x, x*x) # plot返回一個列表，通過line,獲取其第一個元素 

# 呼叫Line2D物件的set_*方法設定屬性
line.set_antialiased(False)

# 同時繪製sin和cos兩條曲線，lines是一個有兩個Line2D物件的列表 
lines = plt.plot(x, np.sin(x), x, np.cos(x))

# 呼叫setp函式同時配置多個Line2D物件的多個屬性值 
plt.setp(lines, color="r", linewidth=2.0)

2 繪製多軸圖

一個繪圖物件(figure)可以包含多個軸(axis)，在Matplotlib中用軸表示一個繪圖區域，可以將其理解 為子圖。上面的第一個例子中，繪圖物件只包括一個軸，因此只顯示了一個軸(子圖)。我們可以使用 subplot函式快速繪製有多個軸的圖表。subplot函式的呼叫形式如下：

subplot(numRows, numCols, plotNum)

subplot將整個繪圖區域等分為numRows行 * numCols列個子區域，然後按照從左到右，從上到下 的順序對每個子區域進行編號，左上的子區域的編號為1。下面的程式建立3行2列共6個軸，通過axisbg引數給每個軸設定不同的背景顏色。

for idx, color in enumerate("rgbyck"):
    plt.subplot(320+idx+1, facecolor=color)#原來axisbg已經被facecolor替換掉了
plt.show()

實驗結果：

如果希望某個軸佔據整個行或者列的話，可以如下呼叫subplot：

plt.subplot(221) # 第一行的左圖 
plt.subplot(222) # 第一行的右圖 
plt.subplot(212) # 第二整行 
plt.show()

呈現為：

3 配置檔案

一幅圖有許多需要配置的屬性，例如顏色、字型、線型等等。我們在繪圖時，並沒有一一對這些屬性 進行配置，許多都直接採用了Matplotlib的預設配置。Matplotlib將預設配置儲存在一個檔案中，通 過更改這個檔案，我們可以修改這些屬性的預設值。
通過下面的語句可以獲取使用者配置路徑：

>>> import matplotlib
>>> matplotlib.get_configdir()
'C:\\Users\\juzi\\.matplotlib'

通過下面的語句可以獲得目前使用的配置檔案的路徑：

>>> matplotlib.matplotlib_fname()
'D:\\software\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\matplotlib\\mpl-data\\matplotlibrc'

由於在當前路徑和使用者配置路徑中都沒有找到位置檔案，因此最後使用的是系統配置路徑下的配置文 件。如果你將matplotlibrc複製一份到指令碼的當前目錄下：

然後os.getcwd()函式獲得當前的路徑，複製配置檔案之後再通過matplotlib.matplotlib_fname()以獲得目前使用的配置檔案的路徑。

如果你用文字編輯器開啟此配置檔案的話，你會發現它實際上是定義了一個字典。配置檔案的讀入可以使用 rc_params 函式，它返回一個配置字典：

在matplotlib模組載入的時候會呼叫rc_params：matplotlib.rcParams，並把得到的配置字典儲存到rcParams變數中。
matplotlib將使用rcParams中的配置進行繪圖。使用者可以直接修改此字典中的配置，所做的改變會反 映到此後所繪製的圖中。例如下面的指令碼所繪製的線將帶有圓形的點識別符號：

matplotlib.rcParams["lines.marker"] = "o" 
import pylab 
pylab.plot([1,2,3]) 
pylab.show()

為了方便配置，可以使用rc函式，下面的例子同時配置點識別符號、線寬和顏色：

matplotlib.rc("lines", marker="x", linewidth=2, color="b")
pylab.plot([1,2,3])

如果希望恢復到預設的配置(matplotlib載入時從配置檔案讀入的配置)的話，可以呼叫 rcdefaults 函式：

 matplotlib.rcdefaults()

如果手工修改了配置檔案，希望重新從配置檔案載入最新的配置的話，可以呼叫：

matplotlib.rcParams.update( matplotlib.rc_params() )