欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!

Matplotlib 是我在数据科学之旅中学到的首批工具之一。我对它如何允许自定义数据可视化上的几乎每一个小部分感到惊讶。

另一方面，它的语法似乎复杂且难以理解。我知道我可以做某事，但花了一段时间才弄清楚如何去做。一旦我了解了 Matplotlib 的结构和绘图的创建方式，我就觉得使用 Matplotlib 会更舒服。

在本文中，我们将学习四件事来帮助您更好地了解 Matplotlib。

1. 图形和轴

由于 Python 是一种面向对象的编程语言，因此我们在 Matplotlib 图中看到的所有内容都是具有类型的对象也就不足为奇了。

图形和轴是主要的对象类型，它们是绘图的基础。它们也称为复合对象类型。需要注意的是，Axes 不是 Axis 的复数形式。因此，Axes 对象与 x 轴或 y 轴没有任何关系。

图形可以被认为是最外层的容器，将所有东西放在一起。所有其他对象在此容器中保持活动状态。一个 Figure 可以有一个或多个 Axes 对象。事实上，我们需要一个 Axes 对象来实际绘制一些东西。

可以使用 matplotlib.pyplot 接口的 figure 方法创建一个 Figure。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.show()

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我们已经创建了一个具有默认大小的 Figure 对象。由于它没有任何 Axes 对象，因此没有显示任何内容。

让我们还向 Figure 对象添加一个 Axes 并查看它的外观。我们还将使用 figsize 参数来自定义 Figure 对象的大小。

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!fig = plt.figure(figsize=(8,5)) 
ax1 = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.6, 0.3]) 
plt.show()

add_axes 方法中使用的参数定义了 Axes 对象的位置和大小。

有些东西可以是隐藏的

在前面的示例中，使用 add_axes 方法将 Axes 添加到 Figure 对象。其实我们不必每次需要添加轴时都执行此操作。事实上很少会看到使用 add_axes 方法。

诸如创建 Figure 对象或添加 Axes 之类的事情有时可能是明确的。不要让这让你感到困惑。例如，在下面的示例中，我们将创建 DataFrame 价格列的直方图。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.read_csv("test.csv")


plt.hist(df["Price"])
plt.show()

我们只是使用 hist 函数来创建上面的直方图。我们不必显式创建图形和轴，因为一旦调用绘图函数（例如 hist、plot），它们就会自动完成。

当然，我们可以先创建一个图形，然后再创建绘图。假设我们要更改此直方图的图形大小：

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!plt.figure(figsize=(8,4)) 
plt.hist(df["Price"]) 
plt.show()

3. 图和轴上的标签

没有标题和轴标签的图是没有用的。我们应该使情节尽可能地提供信息，而不会使它们难以阅读。但是，标题和标签是必须的。

在 Matplotlib 中，使用不同的方法向 Figure 和 Axes 对象添加标题和标签。

在处理 Figure 对象时，我们可以使用 title、xlabel 和 ylabel 方法。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.read_csv("test.csv")

plt.figure(figsize=(8,4))
plt.hist(df["Price"])
plt.title("Histogram of Price", fontsize=15)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Frequency", fontsize=14)
plt.show()

在处理 Axes 对象时，对应的方法是 set_title、set_xlabel和set_ylabel

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.read_csv("test.csv")

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,4))
ax.hist(df["Price"])
ax.set_title("Histogram of Price", fontsize=15)
ax.set_xlabel("Value", fontsize=14)
ax.set_ylabel("Frequency", fontsize=14)
plt.show()

尽管我们使用不同的方法来添加标题和标签，但输出是相同的。这是因为我们用一个轴制作了一个图形。

多轴图

一个 Figure 对象可以包含多个 Axes 对象。我们可以使用 subplots 函数在 Figure 上安排布局。例如，以下代码片段创建了一个带有 2 个 Axes 对象的图形，这些对象放置为行

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, figsize=(8,5))
plt.show()

它是空的，因为我们没有绘制任何东西。让我们绘制直方图并在 Figure 和 Axes 对象上设置标题

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.read_csv("test.csv")

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, figsize=(8,5))
# figure title
fig.suptitle("Histogram of Price and SalesQty", fontsize=15)
# plot on the first Axes
ax1.hist(df["Price"])
ax1.set_title("Price", fontsize=14)
# plot on the second Axes
ax2.hist(df["SalesQty"])
ax2.set_title("SalesQty", fontsize=14)
# adjust the spacing between subplots
fig.tight_layout(pad=1)
plt.show()

当使用带有子图的 Figure 时，我们使用 suptitle 方法为整个 Figure 添加标题（而不是 title 方法）

结论

与 Seaborn 和 Plotly 等其他流行的替代品相比，Matplotlib 是一个低级库。因此，我们应该期望编写更多代码来创建数据可视化，这具有完全控制我们绘制的内容的优势。

了解绘图的结构以及 Matplotlib 如何处理这些自定义是充分利用这个令人惊叹的库的重要步骤。

在本文中介绍的内容将帮助你更好地了解 Matplotlib 是如何工作的。