Matplotlib的一些总结
plt.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)
参数说明：
1.num：图像编码或者名称，数字是编码，字符串是名称
2.figsize：宽和高，单位是英尺
3.dpi：指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，缺省值为80
4.facecolor：背景颜色
5.edgecolor：边框颜色
6.frameon：是否显示边框
plt.subplots(nrows,ncols,sharex,sharey,subplot_kw,**fig_kw)
subplot可以规划figure划分为n个子图，但每条subplot命令只会创建一个子图
参数说明：
1.nrows：行数
2.ncols：列数
3.sharex：和谁共享x轴
4.sharey：和谁共享y轴
5.subplot_kw：关键字字典
6.**fig_kw：其他关键字
plt.subplot（ijn）形式，其中ij是行列数，n是第几个图
例如：
# ax1 = fig.add_subplot(221)，221 # 里面前两个代表的是画布划分的行数和列数，公共分为4个子图，最后一个1是代表，现在选中第一个子图。
fig,axes=plt.subplots(n,n)
把父图分为nxn的子图
fig, axes = plt.subplots(23)：即表示一次性在figure上创建成2*3的网格，使用plt.subplot()只能一个一个的添加
fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 10))表示分成2x2的格局，第一行为ax1、ax2；第二行为ax3、ax4
这是 axes 类的基本方法，它将一个数组的值与另一个数组的值绘制成线或标记，plot() 方法具有可选格式的字符串参数，用来指定线型、标记颜色、样式以及大小。
颜色代码如下表：
| 'b' | 蓝色 |
| 'g' | 绿色 |
| 'r' | 红色 |
| 'c' | 青色 |
| 'm' | 品红色 |
| 'y' | 黄色 |
| 'k' | 黑色 |
| 'w' | 白色 |
标记符号如下表：
| 标记符号 | 描述 |
| '.' | 点标记 |
| 'o' | 圆圈标记 |
| 'x' | 'X'标记 |
| 'D' | 钻石标记 |
| 'H' | 六角标记 |
| 's' | 正方形标记 |
| '+' | 加号标记 |
线型表示字符，如下表：
| 字符 | 描述 |
| '-' | 实线 |
| '--' | 虚线 |
| '-.' | 点划线 |
| ':' | 虚线 |
| 'H' | 六角标记 |
ax.legend(handles, labels, loc)
控制图例：
- labels 是一个字符串序列，用来指定标签的名称；
- loc 是指定图例位置的参数，其参数值可以用字符串或整数来表示；
- handles 参数，它也是一个序列，它包含了所有线型的实例；
例如：ax.legend(labels = ('tv', 'Smartphone'), loc = 'lower right') # legend placed at lower right
下面是 loc 参数的表示方法，分为字符串和整数两种，如下所示：
| 位置 | 字符串表示 | 整数数字表示 |
|---|---|---|
| 自适应 | Best | 0 |
| 右上方 | upper right | 1 |
| 左上方 | upper left | 2 |
| 左下 | lower left | 3 |
| 右下 | lower right | 4 |
| 右侧 | right | 5 |
| 居中靠左 | center left | 6 |
| 居中靠右 | center right | 7 |
| 底部居中 | lower center | 8 |
| 上部居中 | upper center | 9 |
| 中部 | center | 10 |
特殊布局案例：
import matplotlib.gridspec as gridspec#调用网格
fig=plt.figure(num=1,figsize=(4,6))#创建画布
gs=gridspec.GridSpec(3,3)#设定网格
ax1=fig.add_subplot(gs[0,:])#选定网格
ax1.plot([1,2,3,4],[1,2,3,4])
ax2=fig.add_subplot(gs[1,:-1])
ax2.plot([1,2,3,4],[1,2,3,4])
ax3=fig.add_subplot(gs[1:,-1])
ax3.plot([1,2,3,4],[1,2,3,4])
ax4=fig.add_subplot(gs[2,0])
ax4.plot([1,2,3,4],[1,2,3,4])
ax5=fig.add_subplot(gs[2,1])
ax5.plot([1,2,3,4],[1,2,3,4])
plt.show()
ax.text()，参数讲解
- x,y： 放置text的位置，横纵坐标。
- s： str，text内容。
- fontsize： 设置字体大小，默认12，可选参数 [‘xx-small’, ‘x-small’, ‘small’, ‘medium’, ‘large’,‘x-large’, ‘xx-large’]
- fontweight：设置字体粗细，可选参数 [‘light’, ‘normal’, ‘medium’, ‘semibold’, ‘bold’, ‘heavy’, ‘black’]
- alpha： 透明度，参数值0至1之间。
- rotation： (旋转角度)可选参数为:vertical,horizontal 也可以为数字。
- backgroundcolor：背景颜色。
- color： 字体颜色。
annotate():参数讲解
- s: 添加标注的内容，字符串形式。
- xy: 箭头指向的位置，就是我们想添加标注的对象，元组类型输入方式。
- xytext：添加标注的实际位置，标注实际所在位置，可看做箭头输出端。
- arrowprops: 此参数中提供箭头属性字典来绘制从文本到注释点的箭头。
width : 箭把宽度，整数或浮点数。
frac：箭头头部所占的比例，小于1。
headwidth：箭头头部宽度，整数或浮点数。
headlength: 箭头长度，整数或浮点数。
facecolor: 填充色 。
shrink：移动提示，并使其离注释点和文本一些距离，<1，大白话说就是，别让箭头两端
里标注点和文本太近。
- frontsize：可以设置字大小，这个参数遇到很多次了。
注：此函数需放置在show（）函数之前。
#保存为jpg文件
plt.savefig("figure.jpg")#我这里填的是相对路径，如果想保存在指定文件夹下，填写绝对路径。
#保存为png文件
plt.savefig("figure.png")