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前言

• 通过今天的学习，我掌握了Matplotlib库中绘制图像的四种常用方法

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一、Matplotlib基本概念

• Matplotlib 库：是一款用于数据可视化的 Python 软件包，支持跨平台运行，它能够根据 NumPy ndarray 数组来绘制 2D 图像
  
  在以上的概念图中：
• Figure：指整个图像，包含了所有元素，可以理解为一块画布
• Axes：指实际参与绘图的部分，称为绘图区或轴域区
• Axis：指垂直轴和水平轴
• label：指图像的标签
  tips：Matplotlib 库主要用于数据分析及其可视化，常常与numpy结合使用

二、绘图常用函数

1.plot函数

• plot函数是Matplotlib 库中最简单，常用的绘图函数
• plt.(x, y, format_string=None, **kwargs);
• x,y指传入的数组或列表；后方两个参数用于指定线条的样式和属性

x = np.array([1,2,3,4])
y = np.array([2,4,6,8])
plt.plot(x,y,"r:") #绘制图像
plt.show() #显示图像

2.figure函数

• figure函数可以用于实例化figure对象，可以自定义画布
• 一个画布中可以包含多个axes 对象，也就是说一个画布中可以绘制多个图像

fig = plt.figure() #自定义画布
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) #自定义绘图区域[left, bottom, width, height]
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
ax.plot(x, y,"r:",label="正弦函数")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.legend()
plt.show()

3.add_subplot函数

• Figure类的一个方法，通常用于创建网格状子图
• fig.add_subplot(nrows, ncols, index)
• 每个参数代表子图的行数、列数和子图的索引

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)
# 创建图形，figsize=(宽度, 高度)，单位是英寸，图形宽度为 12 英寸，高度为 4 英寸
fig = plt.figure(figsize=(12, 4))# 第一个子图
ax1 = fig.add_subplot(1, 3, 1)
ax1.plot(x, y1, label='sin(x)')
ax1.set_title('Sine Wave')
ax1.set_xlabel('X-axis')
ax1.set_ylabel('Y-axis')
ax1.legend()# 第二个子图
ax2 = fig.add_subplot(1, 3, 2)
ax2.plot(x, y2, label='cos(x)')
ax2.set_title('Cosine Wave')
ax2.set_xlabel('X-axis')
ax2.set_ylabel('Y-axis')
ax2.legend()

4.subplots函数

• 用于创建一个包含多个子图（subplots）的图形窗口
• subplots 函数返回一个包含所有子图的数组，从而不再需要多次重复调用add_subplot添加子图
• fig, axs = plt.subplots(nrows, ncols, figsize=(width, height))

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)# 创建图形和子图
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 4))
print(axs)# 第一个子图
axs[0].plot(x, y1, label='sin(x)')
axs[0].set_title('Sine Wave')
axs[0].set_xlabel('X-axis')
axs[0].set_ylabel('Y-axis')
axs[0].legend()# 第二个子图
axs[1].plot(x, y2, label='cos(x)')
axs[1].set_title('Cosine Wave')
axs[1].set_xlabel('X-axis')
axs[1].set_ylabel('Y-axis')
axs[1].legend()

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THE END