Python Matplotlib 繪圖使用指南

知識 05-22

本文為雷鋒字幕組編譯的技術博客，原標題 Matplotlib Plotting Guide，作者為 Prince Grover。

翻譯 | 李振於志鵬整理 | 凡江

大多數人不會花大量時間去學 matplotlib 庫，仍然可以實現繪圖需求，因為已經有人在 stackoverflow、github 等開源平台上提供了絕大多數畫圖問題的解決方案。我們通常會使用 google 來完成繪圖需求。至少我是這樣。

那學 matplotlib 庫有什麼用？答案是：可以節約搜索時間。掌握 matplotlib 的速查表並了解其基本介面，根據個性需求從眾多資源中編輯我們的繪圖，從長期來看會節約很多的時間。

大部分內容取自以下 2 個鏈接，建議也去閱讀一下。

https://realpython.com/python-matplotlib-guide/#why-can-matplotlib-be-confusing

https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Python_Matplotlib_Cheat_Sheet.pdf

matplotlib 是一個基於 Python 的 2D 繪圖庫，其可以在跨平台的在各種硬拷貝格式和互動式環境中繪製出高圖形。

一個有趣的現象。為什麼引用庫總採用 import matplotlib.pyplot as plt 的方式呢？

因為使用例如 pylab import * 或者 %pylab 是一個非常不好的方式，matplotlib 官方不建議這樣使用，具體原因如下：

由於歷史原因，from pylab import * 仍然存在，但是強烈建議不要這樣使用。這樣做會遮蔽 Python 的內置函數進而佔用命名空間，導致難以追蹤的 bugs。想要實現零輸入獲得 IPython 集成，推薦使用％matplotlib 命令。來源：

https://matplotlib.org/users/shell.html#using-matplotlib-in-a-python-shell

使用 matplotlib 繪製不同類型的圖像是很容易的，有很多文檔和教程。最重要的是，了解最佳的繪圖方式。如何使用 axes，subplots 等。這篇文章主要針對這些問題。

1.內聯繪圖和％ matplotlib

％matplotlib 命令可以在當前的 Notebook 中啟用繪圖。這個命令提供一個可選參數，指定使用哪個 matplotlib 後端。絕大多數情況下，Notebook 中都是使用 inline 後台，它可以在 Notebook 中嵌入繪圖。另一個選項是 qt 後台，它在側窗口打中打開 Matplotlib 交互 UI 。

Matlibplot 提供了多種繪圖 UI ，可進行如下分類：

彈出窗口和交互界面：％matplotlib qt 和％matplot tk

非互動式內聯繪圖：％matplotlib inline

互動式內聯繪圖：％matplotlib notebook－－＞別用這個，它會讓開關變得困難。

2.理解 matplotlib 對象結構

pyplot 是一個 matplotlib 面向對象的函數介面。

plt.gca()

它返回當前 plot() 關聯的軸

如果不使用 plt.close()，則會顯示出空的圖形。因為在開始時使用了 inline 命令。

axis＿id 仍然是相同的，但是當我們移動到另一個 Notebook 塊時，plt.gca() 會發生變化。

Setter 和 Getter

Getter 和 Setter 方法用於捕獲當前或任意 axies 以及對其進行修改。我們可能需要修改標題、顏色、圖列、字體等。有兩種方法：

1. 使用 fig.axes[i] 指定要抓取的 axes，使用 setter 的 getter 對 axies 對象進行調用。在上面的例子中，只有一個 axes，所以我們調用 axes[0]。

2. 我們可以直接使用 plt.bla() 調用當前 axis（其中，bla 可以是 title()，legend()，xlabel()等）。這是 matlibplot 面向對象的一種函數。這個函數讓修改當前的 axes 變得容易。比 1 的方法更常用。

當我們使用 axes[i] 時，我們可以調用任何之前的代碼塊中的任何 axes 對象，但是調用 plt.bla()，會在每個代碼塊中創建新的 axes 對象，並只調用當前對象。因此，上面例子中，只在 plt.title() 被調用時，才創建新 plt 對象。

重要觀察：我們通常在當前 axis 對象上調用 plt.bla()，這種語法使得每個代碼塊中的 axis 對象都是新創建的。但是通過調用 fig.axes[0]，我們也可以從任何代碼塊中處理之前的 axes 對象。

這是 stateless(object oriented) 方法，並可以自定義，當圖像變得複雜時，這樣做很方便。

所以，我建議是使用 fig，ax ＝ plt.subplots(＿) 先解壓 axes 和 figure，並給它們分配給一個新的變數。然後，可以對這些變數使用 Getter 和 Setter 方法進行繪圖中的更改。此外，這使得我們能夠在多個 axes 上做工作，而不是只在一個當前 axes 上。pyplot 使用 1 次創建子圖，然後使用 OO 方法。

結論：從現在開始，我使用 plt.subpots() 來完成不同的繪圖。（如果有人認為這個觀點是錯誤的，請糾正我）