Учебники

Matplotlib – объектно-ориентированный интерфейс

Несмотря на то, что с помощью модуля matplotlib.pyplot легко быстро создавать графики, рекомендуется использовать объектно-ориентированный подход, поскольку он обеспечивает больший контроль и настройку ваших графиков. Большинство функций также доступны в классе matplotlib.axes.Axes .

Основная идея использования более формального объектно-ориентированного метода состоит в том, чтобы создавать объекты фигур, а затем просто вызывать методы или атрибуты этого объекта. Этот подход помогает лучше справляться с холстом, на котором есть несколько графиков.

В объектно-ориентированном интерфейсе Pyplot используется только для нескольких функций, таких как создание фигур, а пользователь явно создает и отслеживает объекты фигур и осей. На этом уровне пользователь использует Pyplot для создания фигур, и с помощью этих фигур можно создавать один или несколько объектов осей. Эти объекты осей затем используются для большинства графических действий.

Для начала мы создаем экземпляр фигуры, который предоставляет пустой холст.

fig = plt.figure()

Теперь добавьте оси к фигуре. Метод add_axes () требует объекта списка из 4 элементов, соответствующих левому, нижнему, ширине и высоте фигуры. Каждое число должно быть от 0 до 1 –

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

Установить метки для осей X и Y, а также заголовок –

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

Вызвать метод plot () объекта оси.

ax.plot(x,y)

Если вы используете ноутбук Jupyter, должна быть выпущена встроенная директива% matplotlib; функция otherwistshow () модуля pyplot отображает график.

Попробуйте выполнить следующий код –

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()

Выход

Выше строка кода генерирует следующий вывод –

Метод добавления осей

Тот же код при запуске в блокноте Jupyter показывает вывод, как показано ниже –