matplotlib画图_Matplotlib：先搞明白plt. /ax./ fig再画

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本文作者：姚太多啊

我这个傻子的matplotlib学习过程很神奇： 刚开始，找几个教程，呕吼，简单，plt.*** 一顿写。画完了。遇到坐标啊之类的细节不会调 ？

打开谷哥，要啥搜啥。

我最开始觉得这样蛮好的，这是一个很容易学的lib嘛。 然后问题出现了， matplotlib最烦人的地方就是，同样一个目标，你可以有N种不同的方法去实现他 。比如说哦，加标题： plt.set_title() 可以吧。 ax.title.set_text('title') 也可以吧。 ax.set_title()也可以啊。 所以到底要用哪个？? 当你在网上搜索答案的时候，你会遇到各种实现的方法， 如果你只是单纯的把找到的答案copypaste，那总有一天你会和我一样崩溃 。感觉自己就是个没有谷哥就不会画图的傻子。。。

所以，如果你：

• 学习matplotlib的时候是从标题类似于"五分钟教你matplotlib画图” 这种教程开始的
• 知道import matplotlib.pyplot as plt
• 遇到稍微复杂的细节就要一顿查，遇到修改xy坐标，名称，等等就头大
• 打开matplotlib的官方指南，不止一次，但是一脸懵逼
• 在这几个词 figure, axes, axis 在matplotlib出现时就一脸完了的表情

那么你不是一个人。我一直和你在一起。 所以这份指南是用来(尝试)解决这个问题的。我们花短短的时间，来从根本上了解一下matplotlib的架构，各种名词是什么意思，一个正常的画图程序是什么。

plt.***和ax.***的区别

我认为所有 不先讲清楚plt.***和ax.*** 两种画图方式的区别的教程都是耍流氓 。一上来就告诉你，plt.figure(), plt.plot(), plt.show()，这么画就对了的，都是不负责任的表现！ 在matplotlib中，有两种画图方式： plt.figure()：plt.***系列。通过plt.xxx来画图，其实是取了一个捷径。这是通过matplotlib提供的一个api，这个plt提供了很多基本的function可以让你很快的画出图来，但是如果你想要更细致的精调，就要使用另外一种方法。

plt.figure(1)
plt.subplot(211)
plt.plot(A,B)
plt.show()

fig, ax = plt.subplots(): 这个就是正统的稍微复杂一点的画图方法了。指定figure和axes，然后对axes单独操作。等下就讲figure和axes都神马意思。

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(A,B)

大部分的新手教程，都是以plt.xxx开始的。我个人认为这不是一个很好的方式。的确, http://plt.xxx简单易懂上手快，但是plt把matplotlib的结构看成一个blackbox，新手在不知道这个lib到底是如何运作的情况下以为自己上手了，可是当你需要细调你的图的时候，你就发现你完全不明白网上的人为什么要用http://ax.xxx， 为什么还有其他那么多种方式来加题目。这样的学习过程是非常不利于长期发展的。 因此，从我这个傻子的经验，我强烈建议在初学matplotlib的时候，尽量避免使用http://plt.xxx系列。当你明白figure/axes/axis都是控制什么的时候，如果你想要简单的制作一个quick and dirty的图，用plt.xxx才是OK 。

名词解释 in matplotlib

matplotlib的名词定于对于非英语母语的人来说实在是太不友好了。尤其是axes。仰天长啸。

从官方借了个图

figure fig = plt.figure(): 可以解释为画布。

• 画图的第一件事，就是创建一个画布figure，然后在这个画布上加各种元素。

Axes ax = fig.add_subplot(1,1,1): 不想定义，没法定义，就叫他axes！

1. 首先，这个不是你画图的xy坐标抽！
2. 希望当初写这个lib的时候他们用一个更好的名字。。。
3. 可以把axes理解为你要放到画布上的各个物体。比如你要画一个太阳，一个房子，一个车在画布上，那么太阳是一个axes，房子是一个axes，etc。
4. 如果你的figure只有一张图，那么你只有一个axes。如果你的figure有subplot，那么每一个subplot就是一个axes
5. axes是matlibplot的宇宙中心！axes下可以修改编辑的变量非常多，基本上能包含你的所有需求。

Axis ax.xaxis/ax.yaxis: 对，这才是你的xy坐标轴。

• 每个坐标轴实际上也是由竖线和数字组成的，每一个竖线其实也是一个axis的subplot，因此ax.xaxis也存在axes这个对象。对这个axes进行编辑就会修改xaxis图像上的表现。

图像的各个部位名称

再从使用指南 User Guide 借个图。每个部分的名称指南，这样当你想修改一个部位的时候，起码知道关键字啊。

一步一步来，用传统方法画个图

下面就是实战。用调取ax的方式来画个图。不要用plt！！

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline
A = np.arange(1,5)
B = A**2
C = A**3

首先，搞个画布

我喜欢用这个命令来开始画图。哪怕你没有subplot，也可以用这个subplots来创建一个画布。 这个function创建了一个大小为(14，7)的画布，把这个画布赋值给变量fig，同时在这个画布上创建了一个axes，把这个axes赋值给ax。这样，所有未来的fig.xxx都是对这个画布的操作，所有ax.xxx都是对这个axes的操作。 如果你有两个图，那么ax是一个有两个元素ax[0],ax[1] 的list。ax[0]就对应第一个subplot的ax。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(14,7))
# fig, ax = plt.subplots(2,1,figsize(14,7))
# ax[0].***
# ax[1].***

好了画布搞好了，画数据。

注意，我们这里依然不使用plt！因为我们要在这个axes上画数据，因此就用ax.plot()来画。画完第一个再call一次，再画第二个。

下面开始细节的处理

数据画好了就可以各种细调坐标轴啊，tick啊之类的。 首先把标题和xy坐标轴的标题搞定。Again, 不用plt。直接在axes上进行设定。

ax.set_title('Title',fontsize=18)
ax.set_xlabel('xlabel', fontsize=18,fontfamily = 'sans-serif',fontstyle='italic')
ax.set_ylabel('ylabel', fontsize='x-large',fontstyle='oblique')
ax.legend()

然后是xy坐标轴的一些属性设定, 也是在axes level上完成的

ax.set_aspect('equal')
ax.minorticks_on()
ax.set_xlim(0,16)
ax.grid(which='minor', axis='both')

最后是坐标轴tick和细节，这个在axes.xaxis or axes.yaxis上完成。

ax.xaxis.set_tick_params(rotation=45,labelsize=18,colors='w')
start, end = ax.get_xlim()
ax.xaxis.set_ticks(np.arange(start, end,1))
ax.yaxis.tick_right()

这样一个丑陋的基本图的绘画和编辑就完成了。如果有一些其他的细节调整，在搜索的时候，尽量选择不用plt的答案。原则上来说，plt和ax画图两者是可以互相转换的，然而转换过程让你的代码更复杂，有时还会产生难以理解的bug。因此画图的时候，请坚持使用一种格式。 搞定，吃饭去。 往期内容 (? 猛戳可查看 ) 热门文章： ➤ 情人节用python写个网站对ta表白吧！ ➤ 用python制作动态图表看全球疫情变化趋势 ➤ 爬取网易云音乐1万条评论，感受疫情下的真情 ➤ 钉钉在线求饶？五星分期付款？爬取钉钉App Store真实评价数据并分析 数据分析： ➤ 疫情数据哪里找，看这篇就够了 ➤ Python一行命令生成数据分析报告 ➤ 更高级的数据可视化，用pyecharts制作精美图表 ➤ python数据分析万字干货！全方位解读pandas

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