matplotlib.pyplot与axes的关系 (matplotlib绘图)

  最近在学习数据可视化,梳理一下其中一些诸如pandas绘图、matplotlib绘图、pyplot(plt)、axes等概念。

  很多书上一上来就直接import matplotlib.pypltot as plt,然后就教你plt.xxx()。这种方式固然没错,可问题就出在了plt只是一个interface,只是一个接口,连对象都算不上(仔细回想,你确实没有实例化过任何一个名叫plt类型的对象)这给本来就对面向对象编程并不很熟悉的我带来无穷无尽的困扰。plt这个接口的意义在于:

  通过接口直接画图(这时候我们把这个接口看成一个黑盒,根本不要去管其中有些什么对象类型)

  通过接口实例化别的类型的对象(如figure类型 axes类型等)

  1.通过plt.xxx()直接绘图

  就像各种教程和书上的常规操作一样,我们可以用plt.plot(), plt.bar()等绘制不同类型的图(部分总结如下表)

  表一 plt中用于绘图的部分函数

  函数名  作用

  plt.bar()  条形图

  plt.barh()  横排条形图

  plt.boxplot()  箱线图(plt.box()是另一个函数)

  plt.hist()  频率直方图

  plt.plot()  折线图

  我们可以用plt的其他一些函数来对图表的标题等进行设置(部分总结如下表)

  表二 plt中用于设置的部分函数

  函数名  作用

  plt.title()  设置图表标题

  plt.grid()  设置图表网格

  plt.xlabel();plt.ylabel  设置x;y轴标题

  plt.xticks();plt.yticks()  设置x;y轴刻度

  plt.xlim();plt.ylim()  设置x;y轴范围

  plt.annotate()  设置标注

  (具体的参数和用法详见 https://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html )

  用plt绘图的方便之处,同样也是它最令人迷惑的地方,就是它没有一个显性的对象。

  我们甚至可以调用pandas绘图以后,用表二中的plt函数来对pandas生成的这个图表进行设置。

  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'])

  #注意下一行的对象是'data',它是一个series对象,调用的是pandas绘图函数

  data.plot(label='income', color = 'r', linestyle=':', marker = 's')#具体的pandas绘图之后会细讲

  #但接下来我们甚至可以调用plt的函数对它进行设置

  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()

  上面这个例子就展示了pyplot(plt)的特点,不用指明对象就能进行画图和设置,当我们在同一个程序中的图比较少的时候这是方便的,但当我们同一个程序中的图很多的时候,这种没有显性对象的方式会导致我们没有办法重新调用之前的图(因为没有对象名)也会给人一种很不踏实的感觉。

  2.实例化figure和axes对象后绘图

  就像前文提到的,plt只是一个接口而不是对象。

  在matplotlib中,有两个重要的对象类型:figure对象可以把它想成一张空白图纸,在上面可以绘制一个或多个axes对象(还可以有其他对象等)。axes对象是一个图像的主要部分(它包括了图线、xy轴等部分)。

  我们可以使用plt接口生成figure对象和axes对象,然后对axes对象调用方法来实现画图和设置。

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  实例化figure对象

  实例化axes对象

  对axes对象调用方法进行画图和设置

  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'])

  #调用plt接口,实例化figure1对象

  figure1 = plt.figure(facecolor='w')#faceclolr设置背景颜色

  #实例化ax1对象

  ax1 = figure1.add_subplot(111)#ax1是figure1的第1行第一列的第1张图表

  #注意下一行的对象是'ax1',它是一个axes对象,调用的是matplotlib.axes绘图函数

  ax1.plot(data,label='income', color = 'r', linestyle=':', marker = 's')

  #接下来我们调用ax1的方法对它进行设置

  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='->'))

  用这种方式画出来的图,每一个对象都有它自己的名字,方便后面继续调用、修改。代码也就多了两行实例化的过程,并没有麻烦很多,个人很喜欢用这种方式画图(也给人一种很踏实的感觉)。

  类比上面的表一和表二,给出对于axes对象的方法函数表:

  表三 axes对象用于绘图的部分方法函数

  函数名  作用

  ax.bar()  条形图

  ax.barh()  横排条形图

  ax.boxplot()  箱线图

  ax.hist()  频率直方图

  ax.plot()  折线图

  表四 axes对象中用于设置的部分方法函数

  函数名  作用

  ax.set_title()  设置图表标题

  ax.set_xlabel(); ax.set_ylabel  设置x;y轴标题

  ax.set_xticks(); ax.set_yticks()  设置x;y轴刻度

  ax.set_xlim(); ax.set_ylim()  设置x;y轴范围

  ax.annotate()  设置标注

  注意表一和表三,表二和表四的异同:

  表一表二中的plt是固定的名字,不论画什么都是plt.xxx(),而表三和表四中ax.xxx()中的ax要改成你实例的对象名。

  注意对比表二和表四,很多作用相同的东西,跑到了axes这里要多加一个set_

  用实例化axes的方式画图很重要,因为多子图的绘制更是需要依赖axes对象。


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