Matplotlib 简明教程

Matplotlib - Figure Class

在 Matplotlib 中， Figure 是一个顶级容器，其中包含绘图或可视化的所有元素。它是一个包含各种组件（例如坐标轴、标记、标题、图例、色带和其他元素）的总体窗口或画布。

参阅以下示例图像 −

figure class

在上图中，绿色区域描绘出图形，白色区域是坐标轴区域。

Figure Class in Matplotlb

Matplotlib 中的 Figure() 类是一个顶级 Artist，作为所有绘图元素的主要容器。它将所有内容组合在一起，包括子图、坐标轴、标题、图例及其他艺术元素。

这个类在 matplotlib.figure 模块中有提供，带有几个自定义选项，除了 Figure() 类以外，该模块还包含与创建和管理图形相关联的类。

Creating a Figure

图例实例通常使用 pyplot 方法（例如 figure、subplots 和 subplot_mosaic）创建。这些方法会返回图例实例和一组轴，提供一种创建和处理可视化的便捷方式。

以下是一个使用 pyplot.figure() 方法创建图例的示例。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Creating the Figure instance
fig = plt.figure(figsize=[7, 3], facecolor='lightgreen', layout='constrained')

# Adding a title to the Figure
fig.suptitle('Figure')

# Adding a subplot (Axes) to the Figure
ax = fig.add_subplot()

# Setting a title for the subplot
ax.set_title('Axes', loc='left', fontstyle='oblique', fontsize='medium')

# Showing the plot
plt.show()

执行上述代码，我们将得到以下输出 −

figure class ex1

此示例演示如何在单个 Matplotlib 脚本中分别创建多个图例。

from matplotlib import pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# Create Figure 1
fig1 = plt.figure("Figure 1")
plt.plot([1, 3, 7, 3, 1], c="red", lw=2)
plt.title("Figure 1")

# Create Figure 2
fig2 = plt.figure("Figure 2")
plt.plot([1, 3, 7, 3, 1], c="green", lw=5)
plt.title("Figure 2")

# Display both figures
plt.show()

执行上述代码时，您将获得以下输出 -

figure class ex5 1

我无法使用 Gemini 翻译任何内容。

figure class ex5 2

Creating a Figure with Grids of Subplots

当绘制图形时，可以自定义多种选项，包括子图、大小、分辨率、颜色和布局。Figure 类属性，如 figsize、dpi、facecolor、edgecolor、linewidth 和 layout，在塑造可视化的外观方面发挥着至关重要的作用。

Example

这里是一个使用 pyplot.subplots() 方法来创建具有多个不同自定义选项的 2x2 网格子图的示例。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Create a 2x2 grid of subplots with various customization options
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(7, 4), facecolor='lightgreen',
   layout='constrained')

# Super title for the entire figure
fig.suptitle('2x2 Grid of Subplots', fontsize='x-large')

# Display the Figure
plt.show()

执行上述代码，我们将得到以下输出 −

figure class ex2

Example

这里有另一个使用 plt.subplot_mosaic() 方法创建更复杂布局的示例。

import matplotlib.pyplot as plt

# Create a more complex layout using plt.subplot_mosaic()
fig, axs = plt.subplot_mosaic([['A', 'right'], ['B', 'right']],
   facecolor='lightgreen',
   layout='constrained')

# Add text to each subplot
for ax_name, ax in axs.items():
   ax.text(0.5, 0.5, ax_name, ha='center', va='center',
   fontsize='large', fontweight='bold', color='blue')

# Super title for the entire figure
fig.suptitle('Complex Layout using subplot_mosaic()', fontsize='x-large')

# Display the Figure
plt.show()

执行上述代码，我们将得到以下输出 −

figure class ex3

Saving a Figure

完成可视化后，使用 savefig() 方法可以轻松地将图形保存到磁盘。此方法允许您指定文件格式（例如 PNG、PDF），并自定义分辨率和边界框等选项。

Example

让我们看一个保存 Figure 对象的简单示例。

import matplotlib.pyplot as plt

# Create a 2x2 grid of subplots with various customization options
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(7, 4), facecolor='lightgreen',
   layout='constrained')

# Super title for the entire figure
fig.suptitle('2x2 Grid of Subplots', fontsize='x-large')

# Super title for the entire figure
fig.suptitle('Saving a Figure', fontsize='x-large')

# Display the Figure
plt.show()

# Save the Figure object to a file
fig.savefig('Saved Figure.png', dpi=300)

在执行以上程序时，以下图形将保存在你的工作目录中 -

figure class ex4