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一、保存图片
可以通过savefig()方法,将绘制的图形保存为文件:
importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt
x= np.linspace(0,10,100)
fig=plt.figure()
plt.plot(x,np.sin(x),'-')
plt.plot(x,np.cos(x),'--')
fig.savefig('fig.png')
可以通过下面的方法查看系统支持的图片格式:
fig.canvas.get_supported_filetypes()
savefig方法有一些可定制的参数,比如你想得到一个500dpi的图片,并且尽量少的空白:
plt.savefig('image.jpg', dpi=600,bbox_inches='tight')
下面是savefig方法的参数说明:
fname:文件路径或文件对象,根据扩展名推断文件格式
dpi:分辨率,默认100
format: 指定文件格式
bbox_inches: 要保存的图片范围。‘tight’表示去掉周边空白。
facecolor:子图之外的背景颜色,默认白色
edgecolor:边界颜色
二、图像接口
Matplotlib有两种画图接口:一是便捷的MATLAB风格接口,一个是功能更强大的面向对象接口。
MATLAB接口
MATLAB风格的工具位于pyplot接口中,比如:
x = np.linspace(0,10,100) #生成点列表
plt.figure() #创建图形
plt.subplot(2,1,1) #行、列、子图编号
plt.plot(x,np.sin(x))
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(x,np.cos(x))#第二个子图
这种接口最重要的特性是有状态的,它会持续跟踪当前的图形和坐标轴,所有plt命令都可以使用。可以使用plt.gcf()方法获取当前图形和plt.gca()获取当前坐标轴的具体信息。
但是这种接口也有问题。比如,当创建第二个子图的时候,怎么才能回到第一个子图,并增加新内容呢?虽然也能实现,但方法比较复杂。而下面的方式则不存在这个问题。
面向对象的接口
这种方式可以适应更加复杂的场景,更好地控制你的图形。画图函数不再受到当前‘活动’图形或者坐标轴的限制,而变成了显式的Figure和Axes的方法。下面是个例子:
fig, ax = plt.subplots(2) #ax是包含两个Axes对象的数组
ax[0].plot(x,np.sin(x)) #在每个对象上调用plot()方法
ax[1].plot(x,np.cos(x))
三、显示中文
在默认情况下,如果使用中文,会显示为方框乱码,解决这个问题只要在代码的起始处进行如下设置:
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号
以上方法是只能临时使用,每次都要执行。如果想一劳永逸,那么必须修改配置文件。
importmatplotlib as mpl
mpl.matplotlib_fname()
用文本编辑器打开上面代码运行后的文件,找到下面这行:
#font.serif : DejaVu Serif, Bitstream Vera Serif,...
将前面的注释符号去掉。
然后去C:\Windows\Fonts\Microsoft中复制一个你想要的字体ttf文件,或者别处的字体文件,将它粘贴到..\mpl-data\fonts\ttf文件夹中,并给它重命名为Vera.ttf。
还有一个坐标轴的负号正常显示的配置修改:
#去掉注释符号,同时,改为False
axes.unicode_minus : False
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