Matplotlib - 图表

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在 Matplotlib 库中，图表是顶级容器，它包含绘图或可视化中的所有元素。可以将其视为创建绘图的窗口或画布。单个图表可以包含多个子图，即坐标轴、标题、标签、图例和其他元素。Matplotlib 中的 **figure()** 函数用于创建一个新图表。

语法

以下是 figure() 方法的语法和参数。

plt.figure(figsize=(width, height), dpi=resolution)

其中，

• **figsize=(width, height)** − 指定图表的宽度和高度（英寸）。此参数是可选的。

• **dpi=resolution** − 设置图表的每英寸点数（分辨率）。可选，默认为 100。

创建图表

要使用 **figure()** 方法创建图表，我们必须将图表大小和分辨率值作为输入参数传递。

示例

import matplotlib.pyplot as plt
# Create a figure
plt.figure(figsize=(3,3), dpi=100)
plt.show()

输出

Figure size 300x300 with 0 Axes

向图表添加绘图

创建图表后，我们可以使用 Matplotlib 中的各种 **plot()** 或 **subplot()** 函数在该图表中添加绘图或子图（坐标轴）。

示例

import matplotlib.pyplot as plt
# Create a figure
plt.figure(figsize=(3, 3), dpi=100)
x = [12,4,56,77]
y = [23,5,7,21]
plt.plot(x,y)
plt.show()

输出

显示和自定义图表

要显示和自定义图表，我们有函数 **plt.show(), plt.title(), plt.xlabel(), plt.ylabel(), plt.legend()**。

plt.show()

此函数显示包含所有已添加绘图和元素的图表。

自定义

我们可以执行自定义操作，例如使用 **plt.title(), plt.xlabel(), plt.ylabel(), plt.legend()** 等函数向图表添加标题、标签、图例和其他元素。

示例

在这个例子中，我们使用 pyplot 模块的 **figure()** 方法，将 **figsize** 设置为 **(8,6)**，**dpi** 设置为 **100**，创建一个包含线形图的图表，并包含标题、标签和图例等自定义选项。图表可以包含多个绘图或子图，允许在一个窗口中进行复杂的可视化。

import matplotlib.pyplot as plt
# Data
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# Create a figure
plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=100)

# Add a line plot to the figure
plt.plot(x, y, label='Line Plot')

# Customize the plot
plt.title('Figure with Line Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.legend()

# Display the figure
plt.show()

输出

示例

这是另一个使用 **pyplot** 模块的 **figure()** 方法创建子图的示例。

import matplotlib.pyplot as plt
# Create a figure
plt.figure(figsize=(8, 6))

# Add plots or subplots within the figure
plt.plot([1, 2, 3], [2, 4, 6], label='Line 1')
plt.scatter([1, 2, 3], [3, 5, 7], label='Points')

# Customize the figure
plt.title('Example Figure')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.legend()

# Display the figure
plt.show()

输出