【Matplotlib】绘图常见设置说明

说明：此贴会不定期进行更新！

设置1：图像的大小设置。

如果已经存在figure对象，可以通过以下代码设置尺寸大小:

f.set_figheight(15)

f.set_figwidth(15)

若果通过.sublots()命令来创建新的figure对象, 可以通过设置figsize参数达到目的。

f, axs = plt.subplots(2,2,figsize=(15,15))

设置2：刻度和标注特殊设置

描述如下：在X轴标出一些重要的刻度点，当然实现方式有两种：直接在X轴上标注和通过注释annotate的形式标注在合适的位置。

其中第一种的实现并不是很合适，此处为了学习的目的一并说明下。

先说第一种：

正常X轴标注不会是这样的，为了说明此问题特意标注成这样，如此看来 0.3 和 0.4的标注重叠了，当然了解决重叠的问题可以通过改变figure 的size实现，显然此处并不想这样做。

怎么解决呢，那就在 0.3 和 0.4之间再设置一个刻度，有了空间后不显示即可。

代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(3, 3))

ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, frameon=False)

ax.set_xlim(-0.015, 1.515)

ax.set_ylim(-0.01, 1.01)

ax.set_xticks([0, 0.3, 0.4, 1.0, 1.5])

#增加0.35处的刻度并不标注文本，然后重新标注0.3和0.4处文本

ax.set_xticklabels([0.0, "", "", 1.0, 1.5])

ax.set_xticks([0.35], minor=True)

ax.set_xticklabels(["0.3 0.4"], minor=True)

#上述设置只是增加空间，并不想看到刻度的标注，因此次刻度线不予显示。

for line in ax.xaxis.get_minorticklines():

line.set_visible(False)

ax.grid(True)

plt.show()

最终图像形式如下：

当然最合理的方式是采用注释的形式，比如：

代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# Plot a sinc function

delta=2.0

x=np.linspace(-10,10,100)

y=np.sinc(x-delta)

# Mark delta

plt.axvline(delta,ls="--",color="r")

plt.annotate(r"$\delta$",xy=(delta+0.2,-0.2),color="r",size=15)

plt.plot(x,y)

设置3：增加X轴与Y轴间的间隔，向右移动X轴标注一点点即可

显示效果对比：

设置前：

设置后：

两张的图像的差别很明显，代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111)

plot_data=[1.7,1.7,1.7,1.54,1.52]

xdata = range(len(plot_data))

labels = ["2009-June","2009-Dec","2010-June","2010-Dec","2011-June"]

ax.plot(xdata,plot_data,"b-")

ax.set_xticks(range(len(labels)))

ax.set_xticklabels(labels)

ax.set_yticks([1.4,1.6,1.8])

# grow the y axis down by 0.05

ax.set_ylim(1.35, 1.8)

# expand the x axis by 0.5 at two ends

ax.set_xlim(-0.5, len(labels)-0.5)

plt.show()

设置4：移动刻度标注

上图说明需求：

通过设置 set_horizontalalignment()来控制标注的左右位置：

for tick in ax2.xaxis.get_majorticklabels():

	tick.set_horizontalalignment("left")

当然标注文本的上下位置也是可以控制的，比如:

ax2.xaxis.get_majorticklabels()[2].set_y(-.1)

当然控制刻度标注的上下位置也可以用labelpad参数进行设置：

pl.xlabel("...", labelpad=20)

或：

ax.xaxis.labelpad = 20

具体设置请查阅官方文档，完整的代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

import datetime

# my fake data

dates = np.array([datetime.datetime(2000,1,1) + datetime.timedelta(days=i) for i in range(365*5)])

data = np.sin(np.arange(365*5)/365.0*2*np.pi - 0.25*np.pi) + np.random.rand(365*5) /3

# creates fig with 2 subplots

fig = plt.figure(figsize=(10.0, 6.0))

ax = plt.subplot2grid((2,1), (0, 0))

ax2 = plt.subplot2grid((2,1), (1, 0))

## plot dates

ax2.plot_date( dates, data )

# rotates labels

plt.setp( ax2.xaxis.get_majorticklabels(), rotation=-45 ) 

# shift labels to the right

for tick in ax2.xaxis.get_majorticklabels():

	tick.set_horizontalalignment("right")

plt.tight_layout()

plt.show()

设置5：调整图像边缘及图像间的空白间隔

图像外部边缘的调整可以使用plt.tight_layout()进行自动控制，此方法不能够很好的控制图像间的间隔。

如果想同时控制图像外侧边缘以及图像间的空白区域，使用命令：

plt.subplots_adjust(left=0.2, bottom=0.2, right=0.8, top=0.8，hspace=0.2, wspace=0.3)

设置6：子图像统一标题设置。

效果如下（subplot row i）：

思路其实创建整个的子图像，然后将图像的刻度、标注等部分作不显示设置，仅仅显示图像的 title。

代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, big_axes = plt.subplots(figsize=(15.0, 15.0) , nrows=3, ncols=1, sharey=True) 

for row, big_ax in enumerate(big_axes, start=1):

    big_ax.set_title("Subplot row %s \n" % row, fontsize=16)

    # Turn off axis lines and ticks of the big subplot

    # obs alpha is 0 in RGBA string!

    big_ax.tick_params(labelcolor=(0,0,0,0), top='off', bottom='off', left='off', right='off')

    # removes the white frame

    big_ax._frameon = False

for i in range(1,10):

    ax = fig.add_subplot(3,3,i)

    ax.set_title('Plot title ' + str(i))

fig.set_facecolor('w')

plt.tight_layout()

plt.show()

设置7：图像中标记线和区域的绘制

效果如下：

代码如下：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

t = np.arange(-1, 2, .01)

s = np.sin(2*np.pi*t)

plt.plot(t, s)

# draw a thick red hline at y=0 that spans the xrange

l = plt.axhline(linewidth=4, color='r')

# draw a default hline at y=1 that spans the xrange

l = plt.axhline(y=1)

# draw a default vline at x=1 that spans the yrange

l = plt.axvline(x=1)

# draw a thick blue vline at x=0 that spans the upper quadrant of

# the yrange

l = plt.axvline(x=0, ymin=0.75, linewidth=4, color='b')

# draw a default hline at y=.5 that spans the middle half of

# the axes

l = plt.axhline(y=.5, xmin=0.25, xmax=0.75)

p = plt.axhspan(0.25, 0.75, facecolor='0.5', alpha=0.5)

p = plt.axvspan(1.25, 1.55, facecolor='g', alpha=0.5)

plt.axis([-1, 2, -1, 2])

plt.show()

参考：####