[Machine Learning]matplotlib

matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和MATLAB类似的绘图函数集。

一. 快速绘图

1. 使用pyplot模块绘图

pyplot模块提供了快速绘制二维图表的API，例子：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
绘制简单的曲线。
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt #导入pyplot模块

x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)
z = np.cos(x**2)

#创建一个Figure对象, figsize指定Figure对象的宽度和高度, 单位英寸
plt.figure(figsize=(8,4))

# 调用plot()函数在当前Figure对象上绘图
# 指定X, Y轴数据
# label: 给曲线指定一个标签名称, 前后的'$'使标签用LaTex引擎来显示文字
# color: 曲线的颜色
# linewidth(lw):  曲线宽度
plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2)

# 使用"b--"指定曲线的颜色和线型，b表示蓝色, '--'表示虚线
plt.plot(x,z,"b--",label="$cos(x^2)$")
# X, Y轴标题文字
plt.xlabel("Time(s)")
plt.ylabel("Volt")

# 标题
plt.title("PyPlot First Example")

# Y轴范围
plt.ylim(-1.2,1.2)

# 显示图示, 即图中表示每条曲线的标签和样式的矩形区域
plt.legend()

# 显示绘图窗口
plt.show()

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　PyPlot First Example的显示效果
可以调用savefig()批量保存图片：

plt.savefig("test.png", dpi=120)

2. 以面向对象方式绘图

matplotlib所绘制的图标中每一个绘图元素都是一个对象：

#获取当前图标， Get Current Figure
fig = plt.gcf()
#获取当前子图，Get Current Axes
axes = plt.gca()

3. 配置属性

使用matplotlib绘制的图表的每个组成部分都和一个对象对应，可以通过调用这些对象的属性设置方法set_*()或者pyplot模块的属性设置函数setp()来设置它们的属性值。

x = np.arange(0, 5, 0.1)
line = plt.plot(x, x * x)[0]
line.set_antialiased(False) #取消反锯齿效果

# 同时绘制正弦余弦曲线
lines = plt.plot(x, np.sin(x), x, np.cos(x))
# 同时配置多个对象的属性
plt.setp(lines, color= 'r', linewidth = 2.0)

可以用get_*()和plt.getp()获取对象属性。

4. 绘制多个子图

一个Figure对象可以包含多个子图(Axes)，在matplotlib中用Axes对象表示一个绘制区域(子图)。可以用subplot()快速绘制包含多个子图的图表：

# 图表的整个绘制区域被等分为numRows行和numCols列
# plotNum参数指定创建的Axes对象所在的区域
subplot(numRows, numCols, plotNum)

for idx, color in enumerate("rgbyck"):
plt.subplot(321 + idx, axisbg = color)
plt.show()

如果希望某个子图占据整行或者整列:

plt.subplot(221)
plt.subplot(222)
plt.subplot(212)
plt.show()

subplot()返回所创建的Axes对象，可以保存起来，然后用sca()交替让它们成为当前Axes对象：

#-*- coding:utf8
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(1) # 创建图表1
plt.figure(2) # 创建图表2
ax1 = plt.subplot(211) # 在图表2中创建子图1
ax2 = plt.subplot(212) # 在图表2中创建子图2

x = np.linspace(0, 3, 100)
for i in xrange(5):
plt.figure(1) # 选中图表1
plt.plot(x, np.exp(i * x / 3))
plt.sca(ax1) # 在图表2中选中子图1
plt.plot(x, np.sin(i * x))
plt.sca(ax2) # 在图表2中选中子图2
plt.plot(x, np.cos(i * x))

plt.show()

二. Artist对象

matplotlib是一套面向对象的绘图库，它有三个层次：

backend_bases.FigureCanvas:图表的绘制领域；

backend_bases.Renderer: 知道如何在FigureCanvas对象上绘图；

artist.Artist：知道如何使用Renderer在FigureCanvas对象上绘图；

我们只需和Artist打交道，Artist对象分为简单类型和容器类型两种，简单类型的Artist对象是标准的绘图元件，例如Line2D, Reactangle, Text等，而容器类型包括许多简单类型的Artist, 使它们成为一个整体。直接创建Artist对象进行绘图的流程如下：

创建Figure对象；

为Figure对象创建一个或者多个Axes对象；

调用Axes对象的方法创建各种简单类型的Artist对象；

1. Artist对象的属性

fig = plt.figure()
plt.show()
fig.patch.set_color("g") # 设置背景色为绿色
fig.canvas.draw() #重绘界面

alpha:透明度, 值在0~1之间；
animated: 布尔值，绘制动画效果时使用;
axes: 拥有此Artist对象的Axes对象，可能为None;
clip_box:对象的裁剪框；
clip_on:是否裁剪;
clip_path:裁剪路径；
contains:判断指定点是否在对象之上的函数；
figure:拥有此Artist的Figure对象，可能为None;
label:文本标签；
picker:控制Artist对象的选取；
transform：控制偏移，旋转，缩放等坐标变换；
visible:是否可见；
zorder:控制绘图顺序

以上是Artist对象的属性，可以通过set_*()或者get_*()设置和获取。