Python | Matplotlib 图形绘图使用面向对象的 API

Matplotlib 是一个数据可视化库，它可以帮助 Python 程序员创建各种图形，包括折线图、散点图、条形图、直方图等等。Matplotlib 支持两种绘图 API：基于pyplot的API和面向对象的API。其中，面向对象的API是一种更加灵活和强大的方法，也是这篇文章所介绍的。

基本语法

使用面向对象的 API，首先要创建一个 Figure 对象和一个 Axes 对象。Figure 对象代表了一个绘图区域，而 Axes 对象则是具体的坐标系。在绘制图形时，我们可以通过 Axes 对象来设置一些属性，如坐标轴范围、刻度、标签等等。另外，还可以使用 Axes 对象上的方法绘图。下面是创建 Figure 和 Axes 对象的基本语法：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建 Figure 对象和 Axes 对象
fig, ax = plt.subplots()

在上面的代码中，我们导入了 Matplotlib 的 pyplot 模块，并调用 subplots() 函数创建了一个 Figure 对象和一个 Axes 对象。如果只需要一个 Axes 对象，可以直接调用 plt.subplots()。如果需要多个 Axes 对象，则需要传递 nrows 和 ncols 参数，如 plt.subplots(nrows=2, ncols=2)。

绘图

绘图时，我们可以通过设置 Axes 对象的属性和调用其方法来实现。以下是一些常用的方法和属性：

设置坐标轴范围和刻度

# 设置 x 轴范围和刻度
ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_xticks([2, 4, 6, 8])

# 设置 y 轴范围和刻度
ax.set_ylim(0, 20)
ax.set_yticks([5, 10, 15])

设置坐标轴标签和标题

# 设置 x 轴标签和标题
ax.set_xlabel('x')
ax.set_title('My Plot')

# 设置 y 轴标签
ax.set_ylabel('y')

绘制曲线

import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 绘制曲线
ax.plot(x, y)

绘制散点图

# 生成数据
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
colors = np.random.rand(50)

# 绘制散点图
ax.scatter(x, y, c=colors)

绘制条形图

# 生成数据
x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y = [10, 15, 20, 25, 30]

# 绘制条形图
ax.bar(x, y)

结论

以上就是使用 Matplotlib 面向对象的 API 绘图的基本方法。Matplotlib 还提供了很多其他的方法和属性，可以根据具体需求进行调整。除此之外，还可以通过设置样式、添加图例等方式美化图形，并将图形保存为图片等格式。如果想了解更多 Matplotlib 的知识，可以查看 Matplotlib 的官方文档。