Python matplotlib函数

1、Matplotlib提供了以下功能：

cla()   # Clear axis
clf()   # Clear figure
close() # Close a figure window

2、绘制树

import matplotlib.pyplot as plt


#定义文本框与箭头格式
decisionNode = dict(boxstyle="sawtooth", fc="0.8")
leafNode = dict(boxstyle="round4", fc="0.8")
arrow_args = dict(arrowstyle="<-")

#绘制带箭头的注释
def plotNode(nodeTxt, centerPt, parentPt, nodeType):
    # nodeTxt为要显示的文本，centerNode为文本中心点, nodeType为箭头所在的点， parentPt为指向文本的点
    createPlot.ax1.annotate(nodeTxt, xy=parentPt, xycoords='axes fraction',
                             xytext=centerPt, textcoords='axes fraction',
                              va='center', ha='center', bbox=nodeType, arrowprops=arrow_args)
 
def createPlot():
     fig = plt.figure(1, facecolor='white') # 新建一个画布，背景设置为白色的
     fig.clf() # 将画图清空
     # createPlot.ax1为全局变量,绘制图像句柄
    # frameon表示是否绘制坐标轴矩形
     createPlot.ax1 = plt.subplot(111, frameon=False) # 设置一个多图展示，但是设置多图只有一个
     plotNode('a decision node', (0.5, 0.1), (0.1, 0.5), decisionNode)
     plotNode('a leaf node', (0.8, 0.1), (0.3, 0.8), leafNode)
     plt.show()

createPlot()

                                               

1).实例代码的结构

• 有两个函数 plotNode()、createPlot()。 plotNode()函数用于画节点
  createPlot()函数用于画图
• decisionNode 、leafNode 和arrow_args 是定义的三个全局变量，分别表示的是三个基本元素。decisionNode 和leafNode在createPlot()函数调用plotNode()的时候作为参数。arrow_args是用来画箭头的
• 最后一行，调用createPlot()

3.函数讲解

• 先看plotNode()
  plotNode函数有nodeTxt,centerPt, parentPt, nodeType这四个参数。nodeTxt用于记录nodeTxt，即节点的文本信息。centerPt表示那个节点框的位置。 parentPt表示那个箭头的起始位置。nodeType表示的是节点的类型，也就会用我们之前定义的全局变量。

可能迷惑：createPlot.ax1 怎么回事？怎么突然跑出来了？
解答：在createPlot中第三行createPlot.ax1 = plt.subplot(111, frameon=False) 进行了创建。意思是这个只是一个新框。annotate是注释的意思，也就是作为原来那个框的注释，也是添加一些新的东西。

• 再看createPlot()
  fig = plt.figure(1, facecolor='white') 实现了画布创建，并且背景是白色的
  之后就是清除画布，并创建多图展示，但是设置参数是1，构建了一个1*1的模块，并操作对象指向第一个图。
  然后就是调用plotNode函数了，进行画点。
  plt.show()用于展示画图

4.参数意义:

• boxstyle是文本框类型

• sawtooth是锯齿图文框
• round4是圆一点的四边形（见图）

• arrowstyle是设置箭头类型

• 文档显示 Axes.annotate(*args, **kwargs)
• xy是终点坐标
• xytext是起点坐标

参考：https://www.jianshu.com/p/438807636568

3、绘制形状   matplotlib.patches

1).plt.gca().add_patch()

注意，创建的图形对象不会直接在 figure 中显示，需要添加进 axis。

import matplotlib 
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Wedge
a = Wedge((.5, .5), .5, 0, 360, width=.25, color='red')
plt.gca().add_patch(a)
plt.axis('equal')
plt.axis('off')
plt.show()

                                                             

2)各种图形绘图 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches
 
 
fig, ax = plt.subplots()
xy1 = np.array([0.2 , 0.2])
xy2 = np.array([0.2, 0.8])
xy3 = np.array([0.6 , 0.2])
xy4 = np.array([0.6, 0.8])
print(xy1)
circle = mpatches.Circle(xy1 , 0.05)
ax.add_patch(circle)
 
rect = mpatches.Rectangle(xy2 , 0.2 , 0.1 , color='r')
ax.add_patch(rect)
 
polygon = mpatches.RegularPolygon(xy3 , 10 , 0.1, color='g') # arg1-4 : position , regular nums , radius , color
ax.add_patch(polygon)
 
ellipse = mpatches.Ellipse(xy4, 0.3 , 0.2 , color='y')  # arg1-4 : position , log radius , short radius , color
ax.add_patch(ellipse)
#ax.axis('equal') # circle , otherwise
plt.show()

                                                          

3）、空心圆

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches
import numpy as np
circle_target = mpatches.Circle([0, 0], radius=5, edgecolor='r', fill=False)
plt.xlim(-80, 80)
plt.ylim(-80, 80)
plt.axes().add_patch(circle_target)