4.8Python数据处理篇之Matplotlib系列---Figure的学习

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了4.8Python数据处理篇之Matplotlib系列---Figure的学习相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

目录

前言

今天我们来学习一下plt.figure()方法

(一)figure()方法的定义

官网介绍:

https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.figure.html?highlight=pyplot%20figure#matplotlib.pyplot.figure
原函数得定义:
pyplot.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True, FigureClass=<class ‘matplotlib.figure.Figure‘>, clear=False, **kwargs)

(二)figure()方法的参数

注:edgecolor需要在linewidth设置比较大的时候才可见。

可选参数 说明 默认值
num=int/string 一个窗口的id标识 默认是序号递增
figsize=(float, float) 窗体的大小,宽度与高度,单位是英寸 [6.4, 4.8]
dpi=int 窗体的分别率,间接的的也影响窗体的大小 100
linewidth 窗体的边框宽度 0.0
facecolor="color" 窗口的背景颜色,也可以用”#xxxxxx"表示颜色 ‘w‘
edgecolor="color" 窗口的边框颜色,颜色表示同上。 ‘w‘
frameon=bool 是否绘制边框线与背景色 True
clear 擦出画布 Fase

(三)figure()方法的例子

1.多窗体绘图:

注意观察num, figsize,facecolor, edgecolor参数值得变化。

(1)源代码

# 导入模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y1 = x
y2 = x**2
y3 = x**(1/2)

# 创建窗体绘图1
plt.figure(frameon=False)
plt.plot(x, y1)

# 创建窗体绘图2
plt.figure(num=3, figsize=(2, 6), facecolor="b", edgecolor='r', linewidth=5)
plt.plot(x, y2)

# 创建窗体绘图3
plt.figure(num="函数3", figsize=(5, 3), facecolor="g", edgecolor="y", linewidth=5)
plt.plot(x, y3)

# 展示
plt.show()

(2)输出效果

技术图片

2.窗口得分别率

注意dip, frameon参数值得变化

clear暂时不知道怎么用,你知道了,请告诉我。

(1)源代码

# 导入模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y1 = x
y2 = x**2
y3 = x**(1/2)

# 创建窗体绘图1
plt.figure()
plt.plot(x, y1)

# 创建窗体绘图2
plt.figure(dpi=150, linewidth=5, facecolor="r", frameon=False)
plt.plot(x, y2)

# 创建窗体绘图3
plt.figure(dpi=50, facecolor="g", clear=True)
plt.plot(x, y3)

# 展示
plt.show()

(2)输出效果:

技术图片

参考文献:

【1】https://blog.csdn.net/black_shuang/article/details/81299200

【2】https://blog.csdn.net/zjyklwg/article/details/79477261

【3】http://www.itkeyword.com/doc/874304070537533181/matplotlib-savefig-edgecolor-has-no-effect

作者:Mark

日期:2019/03/12 周二

以上是关于4.8Python数据处理篇之Matplotlib系列---Figure的学习的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

4.13Python数据处理篇之Matplotlib系列(十三)---轴的设置

matplotlib可视化篇之并列柱状图--直方图(3)

Python学习—数据库篇之索引

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