[Python知识库]matplotlib——图形对象figure及区域对象axe

创建图形对象

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

x = np.linspace(-10, 10)
y = x**2

fig = plt.figure('f1', figsize=(6, 4), dpi=50, facecolor='gray', frameon=True)
plt.plot(x, y)

绘制多子图

figure 是绘制对象（可理解为一个空白的画布），一个 figure 对象可以包含多个 Axes 子图，一个 Axes 是一个绘图区域，不加设置时，Axes为1，且每次绘图其实都是在figure上的Axes上绘图。

我们是在图形对象上面的 Axes 区域进行作画

绘制子图的几种方式：

• add.axes() : 添加区域
• subplot() : 均等地划分画布，只是创建一个包含子图区域的画布，（返回区域对象）
• subplots() : 既创建了一个包含子图区域的画布，又创建了一个 figure 图形对象，（返回图形对象和区域对象）

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# 首先创建画布对象
fig = plt.figure(facecolor='g',figsize=(6, 4), dpi=80)

# ax1 从画布起始位置绘制，宽度和高度与画布一致
ax1 = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])

# ax2 从画布 20% 的位置开始绘制，宽度和高度是画布的 50% 
ax2 = fig.add_axes([0.2, 0.2, 0.5, 0.5])

# 在区域中作画
ax1.plot(x, y)
ax2.plot(x, y)

注意

只有区域对象才可调用 plot() 方法，图形对象是不可以调用的。 但是plt.plot() 却不会报错，是因为 plt 默认返回的是一个区域，验证一下。

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
ax2 = fig.add_axes([0.2, 0.2, 0.5, 0.5])
plt.plot(x, y, color='g')
plt.plot(x, x, color='r')
plt.plot(x, 2*x, color='b')

若在 ax2 后面调用plt.plot() 会默认返回 ax2 区域

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
plt.plot(x, y, color='g')
plt.plot(x, x, color='r')

ax2 = fig.add_axes([0.2, 0.2, 0.5, 0.5])
plt.plot(x, 2*x, color='b')

# 创建 2行2列的子图，返回图形对象（画布），所有子图的区域
fig, axes = plt.subplots(2, 2)
x = np.arange(-2, 5)

ax1 = axes[0][0]
ax1.plot(x, x**2)
ax1.set_title('square')

axes[0][1].plot(x, np.sqrt(x))
axes[0][1].set_title('sqrt')

axes[1][0].plot(x, np.exp(x))
axes[1][0].set_title('exp')

axes[1][1].plot(x, np.log10(x))
axes[1][1].set_title('log10')

# 处理遮挡标题
plt.tight_layout()

C:\Users\11434\AppData\Local\Temp/ipykernel_13664/2890334170.py:9: RuntimeWarning: invalid value encountered in sqrt
  axes[0][1].plot(x, np.sqrt(x))
C:\Users\11434\AppData\Local\Temp/ipykernel_13664/2890334170.py:15: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log10
  axes[1][1].plot(x, np.log10(x))
C:\Users\11434\AppData\Local\Temp/ipykernel_13664/2890334170.py:15: RuntimeWarning: invalid value encountered in log10
  axes[1][1].plot(x, np.log10(x))