基于Matplotlib?調(diào)用?pyplot?模塊中?figure()?函數(shù)處理?figure圖形對(duì)象
在 Matplotlib 中,面向?qū)ο缶幊痰暮诵乃枷胧莿?chuàng)建圖形對(duì)象(figure object)。通過圖形對(duì)象來調(diào)用其它的方法和屬性,這樣有助于我們更好地處理多個(gè)畫布。在這個(gè)過程中,pyplot 負(fù)責(zé)生成圖形對(duì)象,并通過該對(duì)象來添加一個(gè)或多個(gè) axes 對(duì)象(即繪圖區(qū)域)。
Matplotlib 提供了matplotlib.figure圖形類模塊,它包含了創(chuàng)建圖形對(duì)象的方法。通過調(diào)用 pyplot 模塊中 figure() 函數(shù)來實(shí)例化 figure 對(duì)象。
如下所示:
from matplotlib import pyplot as plt #創(chuàng)建圖形對(duì)象 fig = plt.figure()
該函數(shù)的參數(shù)值,如下所示:
| 參數(shù) | 說明 |
|---|---|
| figsize | 指定畫布的大小,(寬度,高度),單位為英寸。 |
| dpi | 指定繪圖對(duì)象的分辨率,即每英寸多少個(gè)像素,默認(rèn)值為80。 |
| facecolor | 背景顏色。 |
| dgecolor | 邊框顏色。 |
| frameon | 是否顯示邊框。 |
下面使用 figure() 創(chuàng)建一個(gè)空白畫布:
fig = plt.figure()
我們使用add_axes() 將 axes 軸域添加到畫布中。
如下所示:
ax=fig.add_axes([0,0,1,1])
add_axes() 的參數(shù)值是一個(gè)序列,序列中的 4 個(gè)數(shù)字分別對(duì)應(yīng)圖形的左側(cè),底部,寬度,和高度,且每個(gè)數(shù)字必須介于 0 到 1 之間。
設(shè)置 x 和 y 軸的標(biāo)簽以及標(biāo)題,如下所示:
ax.set_title("sine wave")
ax.set_xlabel('angle')
ax.set_ylabel('sine')調(diào)用 axes 對(duì)象的 plot() 方法,對(duì) x 、 y 數(shù)組進(jìn)行繪圖操作:
ax.plot(x,y)
完整的代碼如下所示:
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()輸出結(jié)果如下:

在 Jupyter Notebook 中運(yùn)行程序,結(jié)果如下:

到此這篇關(guān)于基于Matplotlib 調(diào)用 pyplot 模塊中 figure() 函數(shù)處理 figure圖形對(duì)象的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Matplotlib figure圖形對(duì)象內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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