figure在python中的用法
Pythonmatplotlib绘图可视化知识点整理（小结）
Pythonmatplotlib绘图可视化知识点整理（⼩结）⽆论你⼯作在什么项⽬上，IPython都是值得推荐的。
利⽤ipython --pylab，可以进⼊PyLab模式，已经导⼊了matplotlib库与相关软件包（例如Numpy和Scipy)，额可以直接使⽤相关库的功能。
本⽂作为学习过程中对matplotlib⼀些常⽤知识点的整理，⽅便查找。
这样IPython配置为使⽤你所指定的matplotlib GUI后端（TK/wxPython/PyQt/Mac OS X native/GTK)。
对于⼤部分⽤户⽽⾔，默认的后端就已经够⽤了。
Pylab模式还会向IPython引⼊⼀⼤堆模块和函数以提供⼀种更接近MATLAB的界⾯。
import matplotlib.pyplot as pltlabels='frogs','hogs','dogs','logs'sizes=15,20,45,10colors='yellowgreen','gold','lightskyblue','lightcoral'explode=0,0.1,0,0plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=50)plt.axis('equal')plt.show()matplotlib图标正常显⽰中⽂为了在图表中能够显⽰中⽂和负号等，需要下⾯⼀段设置：import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sas-serig']=['SimHei'] #⽤来正常显⽰中⽂标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #⽤来正常显⽰负号matplotlib inline和pylab inline可以使⽤ipython --pylab打开ipython命名窗⼝。
MATPLOT使用和操作说明
MATPLOT使用和操作说明Matplotlib是一个用于绘制各种静态、动态、交互式和绘图的Python库。
它提供了灵活和广泛的绘图选项，可以用于创建各种类型的图表，包括线图、散点图、条形图、直方图、饼图、3D图等。
Matplotlib具有强大的功能和广泛的应用领域，在数据可视化、科学研究、统计分析和机器学习等领域中得到广泛使用。
一、安装Matplotlib要使用Matplotlib库，首先需要安装它。
可以通过以下命令在命令行中使用pip安装Matplotlib库：```pip install matplotlib```二、导入Matplotlib要在Python中使用Matplotlib库，需要导入它。
通常，我们将其导入为plt命名空间，以简化代码。
使用以下代码导入Matplotlib库：```import matplotlib.pyplot as plt```三、绘制线图Matplotlib的核心对象是Figure（图形）和Axes（坐标轴）。
Figure表示整个图像窗口或页面，而Axes是具体绘图区域。
通过在Axes 上调用各种绘图函数，可以创建不同类型的图表。
下面是一个绘制线图的示例代码：```pythonimport matplotlib.pyplot as plt#创建数据x=[1,2,3,4,5]y=[1,4,9,16,25]# 创建Figure和Axes对象fig, ax = plt.subplots#绘制线图ax.plot(x, y)ax.set_title('Line Chart')ax.set_xlabel('x')ax.set_ylabel('y')#显示图表plt.show```散点图用于展示两个变量之间的关系。
使用Matplotlib绘制散点图非常简单。
下面是一个绘制散点图的示例代码：```pythonimport matplotlib.pyplot as plt#创建数据x=[1,2,3,4,5]y=[1,4,9,16,25]# 创建Figure和Axes对象fig, ax = plt.subplots#绘制散点图ax.scatter(x, y)ax.set_title('Scatter Plot')ax.set_xlabel('x')ax.set_ylabel('y')#显示图表plt.show```条形图用于比较不同类别的数据。
浅谈matplotlib中FigureCanvasXAgg的用法
浅谈matplotlib中FigureCanvasXAgg的⽤法背景知识：FigureCanvasXAgg就是⼀个渲染器，渲染器的⼯作就是drawing，执⾏绘图的这个动作。
渲染器是使物体显⽰在屏幕上主要内容：将⼀个figure渲染的canvas变为⼀个Qt widgets，figure显⽰的过程是需要管理器（manager），需要FigureCanvasBase来管理。
报错信息'FigureCanvasQTAgg' object has no attribute 'manager'将⼀个navigation toolbar渲染成Qt widgets使⽤⽤户事件来实时更新matplotlib plotmatplotlib针对GUI设计了两层结构概念：canvas，renderer。
下⾯我将以默认⾃带的后端 tkAgg：from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg as FigureCanvas为例，为⼤家讲解画布与渲染器的知识。
⼀. canvas（画布）对应抽象的类：FigureCanvasBase and FigureManagerBase作⽤：保存对图像的引⽤更新图像通过对画布的引⽤定义运⾏注册的事件⽅法将本地⼯具箱事件转为matplotlib事件抽象框架定义绘制渲染图⽚的⽅法停⽌和开始nono-GUI事件循环1. 追寻matplotlib.figure.Figure.show( )以下引⾃matplotlib.figure.Figure.show( ) 源码和注释：#matplotlib.figure.Figure.show( )def show(self, warn=True):"""If using a GUI backend with pyplot, display the figure window.If the figure was not created using:func:`~matplotlib.pyplot.figure`, it will lack a:class:`~matplotlib.backend_bases.FigureManagerBase`, andwill raise an AttributeError.Parameters----------warm : boolIf ``True``, issue warning when called on a non-GUI backendNotes-----For non-GUI backends, this does nothing, in which case a warning willbe issued if *warn* is ``True`` (default)."""try:manager = getattr(self.canvas, 'manager')except AttributeError as err:raise AttributeError("%s\n""Figure.show works only ""for figures managed by pyplot, normally ""created by pyplot.figure()." % err)if manager is not None:try:manager.show()returnexcept NonGuiException:pass它是通过manager.show()来实现画图的动作的。
Python中的数据可视化进阶探索Plotly和Bokeh
Python中的数据可视化进阶探索Plotly和BokehPython作为一种功能强大且易于学习的编程语言，在数据科学和数据可视化领域具有广泛的应用。
在许多数据科学项目中，数据可视化是不可或缺的一部分，以帮助我们清晰地理解和传达数据的信息。
Python的数据可视化库中存在许多选择，其中Plotly和Bokeh是两个备受欢迎的工具。
本文将探索并比较这两种库的特点和用法。
一、Plotly简介Plotly是一个开源的数据可视化库，提供了交互式的绘图和可视化工具。
它支持多种绘图类型，包括折线图、条形图、散点图、热力图等，使用户能够直观地探索和呈现数据。
Plotly使用JavaScript进行绘图，但可以通过Python和其他编程语言进行控制。
Plotly的一个主要特点是其交互性和响应式设计。
用户可以通过放大、缩小、旋转和缩放等操作来探索数据图表。
此外，Plotly还支持在图表上添加注释、标签和其他可交互的元素，以提供更详细和丰富的信息。
二、Bokeh简介Bokeh是另一个流行的Python数据可视化库，专注于交互式可视化。
Bokeh的设计目标是将数据可视化与Web技术相结合，以实现动态和交互式的绘图效果。
Bokeh提供了许多用于创建交互式图形的工具和功能。
与Plotly类似，Bokeh支持多种图表类型，包括折线图、柱状图、散点图等。
Bokeh还提供了丰富的布局和样式选项，使用户能够自定义图表的外观和风格。
Bokeh使用JavaScript生成图表，但可以通过Python和其他编程语言进行控制。
三、Plotly和Bokeh的比较1. 语法和API：Plotly和Bokeh的语法和API设计都相对简单和直观。
Plotly使用Figure和Layout对象组织图表，而Bokeh使用Plot和ColumnDataSource对象。
两者都提供了丰富的设置选项，使用户能够自定义图表的外观和交互行为。
2. 交互性：Plotly和Bokeh都支持交互性，使用户可以自由探索和操作数据图表。
Python中的Bokeh的高级绘图方法
Python中的Bokeh的高级绘图方法Bokeh是一个优秀的Python绘图库，它支持交互式图像绘制和数据可视化。
针对特定的数据类型，可以使用Bokeh API进行高级绘图，这些绘图包括散点图、折线图、条形图、直方图、热力图和等高线图等。
一、散点图散点图是一种常见的二维坐标系图形，它显示两个变量之间的关系。
Bokeh使用Circle类绘制散点图。
下面是一个绘制散点图的示例代码：```pythonimport numpy as npfrom bokeh.plotting import figure,showp = figure(title="Scatter Plot with Circle Markers")N = 1000x = np.random.random(size=N) * 100y = np.random.random(size=N) * 100p.circle(x,y,size=5,alpha=0.5)show(p)```以上代码中，首先导入必要的模块和类库，然后初始化一个Bokeh 图形，设置标题，并生成1000个随机数，最后进行散点图绘制，并将图形显示在屏幕上。
二、折线图折线图是一种连续二维坐标系图形，它显示相邻数据点之间的关系。
在Bokeh中，使用line方法绘制折线图。
下面是一个使用Bokeh 绘制折线图的示例代码：```pythonimport numpy as npfrom bokeh.plotting import figure, showp = figure(title='Line Plot')N = 1000x = np.linspace(0,4*np.pi,N)y = np.sin(x)p.line(x,y,line_width=2)show(p)```以上代码中，首先导入必要的模块和类库，然后初始化一个Bokeh 图形，设置标题，并生成1000个正弦函数数据点，最后进行折线图绘制，并将图形显示在屏幕上。
figure函数
figure函数
Figure函数用来在Python中创建图形。
它是matplotlib库的一部分，能够帮助你将数据可视化，以便更好地理解和分析数据。
figure函数能够创建并管理图形，并包含多个子图形。
这些子图形可以包含不同的图表类型，例如折线图、散点图、柱状图等。
要使用figure函数，首先需要导入matplotlib库。
然后，你可以使用figure函数来创建一个新的图形，并指定图形的大小和分辨率。
例如，使用以下代码可以创建一个8英寸x6英寸的图形，分辨率为200 dpi：
fig = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=200)
接下来，你可以使用add_subplot函数在图形中添加子图形。
例如，要添加一个折线图，可以使用以下代码：
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(x,y)
这里，ax是子图形的句柄，从而可以使用其他matplotlib函数来格式化子图形，例如设置图例、坐标轴标签等。
最后，当你完成绘图时，可以使用show函数显示图形。
通过使用figure函数，你可以更轻松地创建图形，并自定义大小和
分辨率。
它可以帮助你以可视化的方式分析数据，从而使你的分析更有效率。
因此，使用figure函数可以极大地提高你的分析效率。
mplfinance figure 用法
mplfinance是一个Python库，用于绘制金融数据和图表。
在mplfinance中，figure对象是一个绘图容器，用于容纳子图和其他元素。
以下是一些mplfinance figure的用法：1. 创建figure对象：```pythonimport mplfinance as mpffig = mpf.figure(figsize=(10, 5))```此代码将创建一个大小为10x5的figure对象。
2. 添加子图：```pythonax1 = fig.add_subplot(2, 1, 1) # 添加一个2行1列的子图，并返回第一个子图的轴对象ax2 = fig.add_subplot(2, 1, 2) # 添加第二个子图的轴对象```此代码将在figure对象中添加两个子图，每个子图占据一行。
第一个子图的轴对象存储在ax1中，第二个子图的轴对象存储在ax2中。
3. 设置子图网格：```pythonfig.tight_layout() # 自动调整子图间距，使其看起来像一个紧密的网格```此代码将自动调整子图之间的间距，使它们看起来像一个紧密的网格。
4. 绘制图表：在添加子图后，您可以使用ax1、ax2等轴对象绘制图表。
例如，以下代码在第一个子图中绘制OHLCV（开盘价、最高价、最低价、收盘价）数据：```pythonimport pandas as pdimport numpy as np# 生成一些示例数据dates = pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-01-31')ohlc = np.random.random(size=(len(dates), 5)) * 100 # OHLCV数据（随机生成）# 在第一个子图中绘制OHLCV数据ax1.plot(dates, ohlc, type='candle', volume=True) # 绘制K线图，并显示成交量```。
pythonmatplotlib基本用法save -回复
pythonmatplotlib基本用法save -回复Python Matplotlib基本用法：保存图像Matplotlib是一个用于可视化数据的Python库。
它具有广泛的功能，可以创建各种类型的图表，包括折线图、散点图、直方图、饼图等。
虽然Matplotlib提供了直接在Jupyter Notebook中显示图像的功能，但有时我们希望将图像保存为图片文件以供后续使用。
本文将介绍Matplotlib的基本用法，并详细说明如何保存生成的图像。
1. 安装Matplotlib首先，我们需要安装Matplotlib库。
如果你使用的是Anaconda，可以在终端或Anaconda Prompt中运行以下命令来安装Matplotlib：conda install matplotlib如果你使用的是pip，可以使用以下命令来安装Matplotlib：pip install matplotlib2. 导入Matplotlib库在使用Matplotlib之前，我们需要导入它的库。
在Python中，可以使用import语句来导入库。
以下是导入Matplotlib库的示例代码：pythonimport matplotlib.pyplot as plt在导入过程中，我们将Matplotlib库重命名为plt，以简化后续代码中的书写。
3. 绘制图像接下来，我们将使用Matplotlib库绘制一张图像。
这里，我们以折线图为例。
假设我们有一组X轴与Y轴的数据并且我们希望将其绘制成一张图像。
以下是绘制折线图的示例代码：pythonx = [1, 2, 3, 4, 5]y = [1, 4, 9, 16, 25]plt.plot(x, y)plt.show()在上述代码中，我们先创建了两个列表x和y，分别表示X轴和Y轴的数据。
然后，使用plt.plot()函数将x和y作为参数绘制折线图。
最后，使用plt.show()函数显示图像。
Pythonfigure参数及subplot子图绘制代码
Pythonfigure参数及subplot⼦图绘制代码1. Python的figure参数主要有：def figure(num=None, # autoincrement if None, else integer from 1-Nfigsize=None, # defaults to rc figure.figsizedpi=None, # defaults to rc figure.dpifacecolor=None, # defaults to rc figure.facecoloredgecolor=None, # defaults to rc figure.edgecolorframeon=True,FigureClass=Figure,clear=False,**kwargs):可以设置图⽚⼤⼩、分辨率、颜⾊等。
2. subplot⼦图绘制，⼦图的绘图参数可以分别设置plt.figure(1)x1 = np.linspace(-0.2, 2, 10)y1 = x1**2 + 0.3plt.subplot(121)plt.scatter(x1, y1)plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')plt.title('test_1')x2 = np.linspace(-0.2, 2, 10)y2 = x2 + 0.3plt.subplot(122)plt.plot(x2, y2, color="red", linewidth=1.0, marker = 's', linestyle="--")## plt.plot(x, y, color="#ef5492", linewidth=2.0, marker = 's', linestyle="--")# plt.plot(x2, y2, 'rs--')plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')plt.title('test_2')plt.show()3. 在同⼀张图⽚上显⽰多种图形，简单说把 plt.show()放在最后即可import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npplt.figure(2)x1 = np.linspace(-0.2, 2, 10)y1 = x1**2 + 0.3plt.scatter(x1, y1)x2 = np.linspace(-0.2, 2, 10)y2 = x2 + 0.3plt.plot(x2, y2, color="red", linewidth=1.0, marker = 's', linestyle="--")## plt.plot(x, y, color="#ef5492", linewidth=2.0, marker = 's', linestyle="--")# plt.plot(x2, y2, 'rs--')plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')plt.title('test_3')plt.show()以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。
PythonMatplotlib绘图，参数操作
PythonMatplotlib绘图，参数操作准备⼯作我们需要先安装matplotlib库，然后导⼊库，这些很简单，我就不讲了,哦，把numpy也导⼊进来。
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np正式开始plt.和ax.我们经常会在画图的代码⾥看到，有⽤plt.的，有⽤ax.的，两者到底有什么区别呢，画的图有什么不⼀样吗，我们先来⽤两种经常看到的⽅式实现⼀下。
plt.fig=plt.figure(num=1,figsize=(4,4))plt.plot([1,2,3,4],[1,2,3,4])plt.show()ax.fig=plt.figure(num=1,figsize=(4,4))ax=fig.add_subplot(111)ax.plot([1,2,3,4],[1,2,3,4])plt.show()我们看到上⾯两种画图⽅式可视化结果并⽆不同，那区别在哪呢？其实呢，第⼀种⽅式呢，是先⽣成了⼀个画布，然后在这个画布上隐式的⽣成⼀个画图区域来进⾏画图，第⼆种⽅式，先⽣成⼀个画布，然后，我们在此画布上，选定⼀个⼦区域画了⼀个⼦图，上⼀张官⽅的图，看看你能不能更好的理解除了ax之外，我们也可以直接⽤plt添加⼦图，⽅式如下fig=plt.figure(num=1,figsize=(4,4))plt.subplot(111)plt.plot([1,2,3,4],[1,2,3,4])plt.show()你看，这样添加⼦图，也是⼀样的，fig，⽣成⼀个画布，plt.subplot(111)，将画布分为1x1的分布，并选中第⼀个⼦图进⾏操作。
虽然这样看着⼀样呢，但是后⾯修饰图⽚的时候，ax这个⽅式⽐plt的⽅式更加⽅便。
因此，本⽂我们⽤ax⽅式来学习画图，也希望⼤家都提前选定⼀种⾃⼰喜欢的⽅式来画图，添加⼦图，等⼀些列操作。
⼦图的创建在上⼀节的介绍中，讲到了⼦图，可能刚接触画图的同学，会有点疑惑，这节，我们来详细讲讲⼦图。
python中 figure函数用法 -回复
python中figure函数用法-回复Python中的figure函数是matplotlib库中的一个重要函数，用于创建和管理图形窗口和子图。
本文将详细介绍figure函数的用法，并通过一步一步的示例回答有关该函数的问题。
# 第一部分：初识figure函数什么是figure函数？figure函数是matplotlib库中用于创建图形窗口和子图的函数。
在绘制图形时，我们需要先创建一个图形窗口，然后在该窗口上创建一个或多个子图来展示数据。
figure函数的基本语法figure函数的基本语法如下：pythonfigure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)其中，参数的含义如下：- num：用于指定图形窗口的编号。
如果为None（默认值），则新创建一个窗口。
- figsize：用于指定图形窗口的尺寸（宽度和高度）。
- dpi：用于指定图形窗口的分辨率（每英寸的点数）。
- facecolor：用于指定图形窗口的背景颜色。
- edgecolor：用于指定图形窗口的边框颜色。
- frameon：用于指定是否显示图形窗口的边框。
使用figure函数创建图形窗口以下示例展示了如何使用figure函数创建一个简单的图形窗口：pythonimport matplotlib.pyplot as plt# 创建一个图形窗口plt.figure()# 显示图形窗口plt.show()上述示例中，我们先导入了matplotlib.pyplot模块，然后使用figure函数创建了一个默认编号的图形窗口，并最后通过show函数显示了该窗口。
使用figure函数创建指定编号的图形窗口有时候我们可能需要创建指定编号的图形窗口，以下示例展示了如何使用figure函数创建一个指定编号的图形窗口：pythonimport matplotlib.pyplot as plt# 创建一个指定编号的图形窗口plt.figure(num=1)# 显示图形窗口plt.show()上述示例中，我们将num参数设置为1，即创建编号为1的图形窗口。
python画图时设置分辨率和画布大小的实现（plt.figure（））
python画图时设置分辨率和画布⼤⼩的实现（plt.figure（））本⽂介绍了python画图时设置分辨率和画布⼤⼩的实现，主要使⽤plt.figure()，下⾯就⼀起来了解⼀下plt.figure()⽰例：import numpy as npimport pandas as pdimport warningswarnings.filterwarnings('ignore')import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns#读取⽰例数据df = pd.read_csv( 'https:///courses/1283/telecom_churn.csv')#sns.countplot(x='State', hue='Churn', data=df)#画分布图sns.countplot(x=df['State'], hue=df['Churn'])调整后：# 分辨率参数-dpi，画布⼤⼩参数-figsizeplt.figure(dpi=300,figsize=(24,8))# 改变⽂字⼤⼩参数-fontsizeplt.xticks(fontsize=10)#画分布图sns.countplot(x=df['State'], hue=df['Churn'])到此这篇关于python画图时设置分辨率和画布⼤⼩的实现(plt.figure())的⽂章就介绍到这了,更多相关python 设置分辨率和画布内容请搜索以前的⽂章或继续浏览下⾯的相关⽂章希望⼤家以后多多⽀持！。
python fig快速保存的方法
python fig快速保存的方法在Python中，可以使用matplotlib库来绘制图形。
而保存图形的方法主要有三种，分别是使用savefig()方法、使用fig.savefig()方法以及使用FigureCanvas.savefig()方法。
下面将详细介绍这三种方法的使用。
第一种方法：使用savefig()方法savefig()方法是matplotlib.pyplot模块中的一个函数，可以将当前图形保存到文件中。
这个方法可以接受的参数比较多，下面列举了一些常用的参数：- fname：保存文件的路径和名称- dpi：保存图像的分辨率- format：保存图形的格式（png、jpg、pdf等）- bbox_inches：用于指定将图形保存到文件中的部分下面是一个示例代码，演示了使用savefig()方法保存图形的具体步骤：```pythonimport matplotlib.pyplot as plt#绘制图形x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [2, 4, 3, 5, 6]plt.plot(x, y)#保存图形plt.savefig('figure.png', dpi=300, format='png',bbox_inches='tight')```在这个示例中，我们首先通过`plt.plot(x, y)`绘制了一个简单的折线图。
然后使用savefig()方法保存图形，指定了保存路径为'figure.png'，分辨率为300dpi，格式为png，同时使用bbox_inches='tight'将图形边界调整为最小。
第二种方法：使用fig.savefig()方法fig.savefig()方法是通过Figure对象的方法来保存图形的。
相比于第一种方法，这个方法的使用稍微复杂一些，需要创建Figure对象后再进行保存。
python fig参数
在Python的matplotlib库中，`fig`参数是用于创建一个图形实例的重要工具。
具体来说，当你调用`plt.figure()`时，就相当于创建了一个画布。
这个画布就是`Figure`对象，也就是`fig`参数。
此外，可以通过以下方式对`Figure`对象进行设置：
- 图像编号或名称：可以使用数字来表示图像编号，或者使用字符串来表示图像名称。
如果未指定，则默认为当前图像编号加一。
- `figsize`参数：用于指定图形的宽度和高度，单位为英寸。
- `dpi`参数：用于指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，默认值为80。
- `facecolor`和`edgecolor`参数：分别用于设置图形的背景色和边框颜色。
- `frameon`参数：是否显示边框，True为显示，False为不显示。
python中的figure什么意思
python中的figure什么意思Matplotlib是Python中的一个库，它是数字的-NumPy库的数学扩展。
Figure模块提供了顶层Artist，即Figure，其中包含所有绘图元素。
此模块用于控制所有图元的子图和顶层容器的默认间距。
matplotlib.figure.Figure.text()方法matplotlib库的text()方法图形模块用于向图形添加文本。
用法：text(self, x, y, s, fontdict=None, withdash=, **kwargs) 参数：此方法接受下面讨论的以下参数：x:此参数是放置文本的x位置。
y:此参数是放置文本的y位置。
s:此参数是文本字符串。
fontdict:此参数是用于覆盖默认文本属性的字典。
withdash:此参数用于创建TextWithDash实例而不是T ext实例。
返回值：此方法返回Text。
以下示例说明了matplotlib.figure中的matplotlib.figure.Figure.text()函数：范例1：#Implementation of matplotlib functionimport matplotlib.pyplot as pltfig, ax = plt.subplots()fig.text(0.28, 0.5,'GeeksforGeeks',style = 'italic',fontsize = 30,color = "green")ax.set(xlim = (0, 8),ylim = (0, 8))fig.suptitle("""matplotlib.figure.Figure.text()function Example\n\n""",fontweight="bold")fig.show()输出：范例2：# Implementation of matplotlib function import matplotlib.pyplot as pltfig, ax = plt.subplots()ax.set_xlabel('xlabel')ax.set_ylabel('ylabel')fig.text(0.3, 0.7,'GeeksforGeeks',style = 'italic',fontsize = 30,bbox ={'facecolor':'green','alpha':0.6,'pad':10})fig.text(0.35, 0.6,'Python matplotlib Module',fontsize = 15)fig.text(0.35, 0.3,'Figure Class - Text Function')fig.text(0, 0, 'by-Shubham Singh', verticalalignment ='bottom', horizontalalignment ='left',transform = ax.transAxes,color ='green',fontsize = 5)ax.set(xlim =(0, 10), ylim =(0, 10))fig.suptitle("""matplotlib.figure.Figure.text() function Example\n\n""", fontweight ="bold") fig.show()输出：。
plot_layout用法
`plot_layout` 是Matplotlib（一个Python 绘图库）中的一个函数，主要用于设置绘图布局。
以下是`plot_layout` 的基本用法：首先，需要导入Matplotlib 库：```pythonimport matplotlib.pyplot as plt```然后，使用`plt.figure()` 创建一个figure 对象：```pythonfig = plt.figure()```接下来，使用`plot_layout` 函数设置布局：```pythonyout(plot_layout)````plot_layout` 函数有多个参数，可以根据需要进行设置。
以下是一些常用参数：- `figsize`：设置figure 的尺寸，例如`(10, 6)` 表示宽度为10 英寸，高度为6 英寸。
- `dpi`：设置figure 的分辨率，单位为每英寸点数。
- `title`：设置figure 的标题。
- `subplots`：设置子图的数量和布局。
例如，`subplots=2, layout=211` 表示创建一个2x1 的子图布局。
- `constrained_layout`：设置是否使用约束布局，默认为False。
例如，下面的代码创建了一个10x6 的figure，并设置了标题和子图布局：```pythonplt.figure(figsize=(10, 6), dpi=300, title='My Figure')yout(plot_layout)```在设置完布局后，你可以使用`plt.plot()` 等函数添加图形内容。
最后，使用`plt.show()` 显示图形：```pythonplt.plot([0, 1], [0, 1])plt.show()```这将会创建一个包含一个子图的布局，显示一个简单的折线图。
figsize函数
figsize函数1. 介绍在数据可视化中，图像的大小是非常重要的。
figsize函数就是用来设置图像大小的函数。
本文将详细介绍figsize函数的使用方法。
2. 函数定义figsize函数是matplotlib库中的一个函数，用于设置图像的大小。
它的定义如下：```pythonmatplotlib.pyplot.figure(figsize=None, dpi=None,facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True, FigureClass=<class 'matplotlib.figure.Figure'>, clear=False,**kwargs)```其中，各个参数含义如下：- figsize：元组类型，表示图像的宽度和高度，默认为None。
- dpi：整数类型，表示每英寸点数，默认为None。
- facecolor：字符串类型或元组类型，表示图像背景色，默认为None。
- edgecolor：字符串类型或元组类型，表示图像边框颜色，默认为None。
- frameon：布尔类型，表示是否显示边框，默认为True。
- FigureClass：类对象，表示创建哪种类型的Figure对象，默认为matplotlib.figure.Figure。
- clear：布尔类型，表示是否清除当前Figure对象上所有Axes对象和Plot对象。
3. 参数说明下面对figsize函数中各个参数进行详细说明。
3.1 figsizefigsize参数用于设置图像的大小。
它是一个元组类型，包含两个值分别代表图像的宽度和高度。
例如：```pythonimport matplotlib.pyplot as pltplt.figure(figsize=(6, 4))```这段代码将创建一个宽度为6英寸，高度为4英寸的图像。
3.2 dpidpi参数用于设置每英寸点数。
python绘制三维图
1
ax.plot_surface(X, Y, Z, *args, **kwargs)
X,Y,Z：数据 rstride、cstride、rcount、ccount:同Wireframe plots定义 color:表面颜色 cmap:图层
code:
1
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
10
cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='z', offset=-100, cmap=cm.
11
cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='x', offset=-40, cmap=cm.c
12
cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='y', offset=40, cmap=cm.co
21
xs = randrange(n, 23, 32)
22
ys = randrange(n, 0, 100)
23
zs = randrange(n, zlow, zhigh)
24
ax.scatter(xs, ys, zs, c=c, marker=m)
25
26
ax.set_xlabel('X Label')
15
16
n = 100
17
18
# For each set of style and range settings, plot n random
19
# defined by x in [23, 32], y in [0, 100], z in [zlow, zhi
python画图时给图中的点加标签和plt.text的使用
python画图时给图中的点加标签和plt.text的使⽤背景：今天在⽤matplotlib模块画各城市2019-nCoV疫情确诊⼈数和节前流⼊⼈⼝数的图的时候遇到了要给图中的点加上标签⽰意，原本图长这个样⼦现在要给各散点标注是哪个哪个城市，即下⾯这种图：matplotlib模块加标签主要有matplotlib.pyplot.text()和matplotlib.pyplot.annotate()两个关键函数，后者适⽤范围更⼴，今天主要谈⼀下前者matplotlib.pyplot.text()，简写成plt.text() 。
准备知识：在此重点讲⼀下plt.text()的⽤法和参数设置，plt.text()函数基本语法如下：plt.text(x, y, s, fontsize, verticalalignment,horizontalalignment,rotation , **kwargs)其中：x,y表⽰标签添加的位置，默认是根据坐标轴的数据来度量的，是绝对值，也就是说图中点所在位置的对应的值，特别的，如果你要变换坐标系的话，要⽤到transform=ax.transAxes参数。
s表⽰标签的符号，字符串格式，⽐如你想加个“我爱三⾏科创”，更多的是你标注跟数据有关的主体，你如实写便是。
fontsize顾名思义就是你加标签字体⼤⼩了，取整数。
verticalalignment表⽰垂直对齐⽅式，可选 ‘center’ ，‘top’ ， ‘bottom’，‘baseline’ 等horizontalalignment表⽰⽔平对齐⽅式，可以填 ‘center’ ， ‘right’ ，‘left’ 等rotation表⽰标签的旋转⾓度，以逆时针计算，取整后⾯还有 family ⽤来设置字体，style 设置字体的风格，weight 字体的粗细, bbox 给字体添加框,如 bbox=dict(facecolor=‘red’, alpha=0.5) 等，各种风格，应有尽有，总有⼀款适合你。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
figure在python中的用法
在Python中，figure 是 Matplotlib 库中的一个重要概念，它代表了绘图区域，也就是整个绘图画布。
在使用 Matplotlib 进行数据可视化时，常常需要创建一个 figure 对象，然后在这个对象上添加子图（subplot）来绘制图形。
下面是 figure 在 Python 中的基本用法：
导入 Matplotlib：
import matplotlib.pyplot as plt
创建 figure 对象：
fig = plt.figure()
绘制子图（subplot）：
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) # 1行1列的子图，当前选中第1个子图
绘制数据：
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 15, 30, 25]
ax.plot(x, y) # 在当前选中的子图上绘制折线图
可选：添加图标题、轴标签等：
ax.set_title('示例图')
ax.set_xlabel('X轴')
ax.set_ylabel('Y轴')
显示图形：
plt.show()
figure 对象可以包含多个子图，每个子图可以展示不同的数据，实现多个图形的排列。
你可以通过调整 add_subplot() 中的参数来设置不同的子图布局，例如：
ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1) # 创建2行2列的子图，当前选中第1个子图
ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2) # 创建2行2列的子图，当前选中第2个子图
ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3) # 创建2行2列的子图，当前选中第3个子图
ax4 = fig.add_subplot(2, 2, 4) # 创建2行2列的子图，当前选中第4个子图
总结：figure 是 Matplotlib 绘图的画布对象，而 subplot 则是画布上的一个子图。
通过创建 figure 对象和添加不同的子图，你可以在同一个图形窗口中展示多个图表，从而进行数据可视化和图形呈现。