這篇文章主要介紹了基于Matplotlib?調(diào)用?pyplot?模塊中?figure()?函數(shù)處理?figure圖形對象，matplotlib.pyplot模塊能夠快速地生成圖像，但如果使用面向?qū)ο蟮木幊趟枷?，我們就可以更好地控制和自定義圖像,下面就來詳細(xì)介紹其內(nèi)容,需要的朋友可以參考下

在 Matplotlib 中，面向?qū)ο缶幊痰暮诵乃枷胧莿?chuàng)建圖形對象（figure object）。通過圖形對象來調(diào)用其它的方法和屬性，這樣有助于我們更好地處理多個(gè)畫布。在這個(gè)過程中，pyplot 負(fù)責(zé)生成圖形對象，并通過該對象來添加一個(gè)或多個(gè) axes 對象（即繪圖區(qū)域）。

Matplotlib 提供了matplotlib.figure圖形類模塊，它包含了創(chuàng)建圖形對象的方法。通過調(diào)用 pyplot 模塊中 figure() 函數(shù)來實(shí)例化 figure 對象。

如下所示：

from matplotlib import pyplot as plt
#創(chuàng)建圖形對象
fig = plt.figure()

該函數(shù)的參數(shù)值，如下所示：

參數(shù)	說明
figsize	指定畫布的大小，(寬度,高度)，單位為英寸。
dpi	指定繪圖對象的分辨率，即每英寸多少個(gè)像素，默認(rèn)值為80。
facecolor	背景顏色。
dgecolor	邊框顏色。
frameon	是否顯示邊框。

下面使用 figure() 創(chuàng)建一個(gè)空白畫布：

fig = plt.figure()

我們使用add_axes() 將 axes 軸域添加到畫布中。

如下所示：

ax=fig.add_axes([0,0,1,1])

add_axes() 的參數(shù)值是一個(gè)序列，序列中的 4 個(gè)數(shù)字分別對應(yīng)圖形的左側(cè)，底部，寬度，和高度，且每個(gè)數(shù)字必須介于 0 到 1 之間。

設(shè)置 x 和 y 軸的標(biāo)簽以及標(biāo)題，如下所示：

ax.set_title("sine wave")
ax.set_xlabel('angle')
ax.set_ylabel('sine')

調(diào)用 axes 對象的 plot() 方法，對 x 、 y 數(shù)組進(jìn)行繪圖操作：

ax.plot(x,y)

完整的代碼如下所示：

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import math
x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
y = np.sin(x)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
ax.plot(x,y)
ax.set_title("sine wave")
ax.set_xlabel('angle')
ax.set_ylabel('sine')
plt.show()

輸出結(jié)果如下：

在 Jupyter Notebook 中運(yùn)行程序，結(jié)果如下：

到此這篇關(guān)于基于Matplotlib 調(diào)用 pyplot 模塊中 figure() 函數(shù)處理 figure圖形對象的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Matplotlib figure圖形對象內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

您可能感興趣的文章: