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Matplotlib figure图形对象

通过前面的学习,我们知道matplotlib.pyplot模块能够快速地生成图像,但如果使用面向对象的编程思想,我们就可以更好地控制和自定义图像。

在 Matplotlib 中,面向对象编程的核心思想是创建图形对象(figure object)。通过图形对象来调用其它的方法和属性,这样有助于我们更好地处理多个画布。在这个过程中,pyplot 负责生成图形对象,并通过该对象来添加一个或多个 axes 对象(即绘图区域)。

Matplotlib 提供了matplotlib.figure图形类模块,它包含了创建图形对象的方法。通过调用 pyplot 模块中 figure() 函数来实例化 figure 对象。如下所示:
from matplotlib import pyplot as plt
#创建图形对象
fig = plt.figure()
该函数的参数值,如下所示:

参数 说明
figsize 指定画布的大小,(宽度,高度),单位为英寸。
dpi 指定绘图对象的分辨率,即每英寸多少个像素,默认值为80。
facecolor 背景颜色。
dgecolor 边框颜色。
frameon 是否显示边框。

下面使用 figure() 创建一个空白画布:

fig = plt.figure()

我们使用 add_axes() 将 axes 轴域添加到画布中。如下所示:

ax=fig.add_axes([0,0,1,1])

add_axes() 的参数值是一个序列,序列中的 4 个数字分别对应图形的左侧,底部,宽度,和高度,且每个数字必须介于 0 到 1 之间。

设置 x 和 y 轴的标签以及标题,如下所示:
ax.set_title("sine wave")
ax.set_xlabel('angle')
ax.set_ylabel('sine')
调用 axes 对象的 plot() 方法,对 x 、 y 数组进行绘图操作:

ax.plot(x,y)

完整的代码如下所示:
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import math
x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
y = np.sin(x)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
ax.plot(x,y)
ax.set_title("sine wave")
ax.set_xlabel('angle')
ax.set_ylabel('sine')
plt.show()
输出结果如下:

面向对象接口matplotlib
图1:运行结果图
在 Jupyter Notebook 中运行程序,结果如下:

面向对象接口matplotlib
图2:运行结果

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