九、技巧

1. 共享坐标轴

1. 当你通过pyplot.subplot()、pyplot.axes()函数或者Figure.add_subplot()、Figure.add_axes()方法创建一个Axes时，你可以通过sharex关键字参数传入另一个Axes表示共享X轴；或者通过sharey关键字参数传入另一个Axes表示共享Y轴。

   共享轴线时，当你缩放某个Axes时，另一个Axes也跟着缩放。

   

2. 创建多个 subplot

1. 如果你想创建网格中的许多subplot，旧式风格的代码非常繁琐：

     #旧式风格
     fig=plt.figure()
     ax1=fig.add_subplot(221)
     ax2=fig.add_subplot(222,sharex=ax1,sharey=ax1)
     ax3=fig.add_subplot(223,sharex=ax1,sharey=ax1)
     ax4=fig.add_subplot(224,sharex=ax1,sharey=ax1)

   新式风格的代码直接利用pyplot.subplots()函数一次性创建：

    #新式风格的代码
    fig,((ax1,ax2),(ax3,ax4))=plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True)
    ax1.plot(...)
    ax2.plot(...)
    ...

它创建了Figure和对应所有网格SubPlot。你也可以不去解包而直接：

    #新式风格的代码
    fig,axs=plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True)
    ax1=axs[0,0]
    ax2=axs[0,1]
    ax3=axs[1,0]
    ax4=axs[1,1]
    ...
    ...

返回的axs是一个nrows*ncols的array，支持numpy的索引。

3. 调整日期显示

1. 当x轴为时间日期时，有可能间隔太密集导致显示都叠加在一起。此时可以用matplotlib.figure.Figure.autofmt_xdate()函数来自动调整X轴日期的显式。

   你也可以调整X轴的显示格式。当X轴为时间时，其显示由Axes.fmt_xdata属性来提供。该属性是一个函数对象或者函数，接受一个日期参数，返回该日期的显示字符串。matplotlib已经提供了许多date formatter，你可以直接使用ax.fmt_xdata=matplotlib.dates.DateFormatter('%Y-%m-%d')

   

4. 放置 text box

1. 当你在Axes中放置text box时，你最好将它放置在axes coordinates下，这样当你调整X轴或者Y轴时，它能够自动调整位置。

   你也可以使用Text的.bbox属性来让这个Text始终放在某个Patch中。其中.bbox是个字典，它存放的是该Patch实例的属性。

   

5. LATEX文字

1. 要想在文本中使用LATEX，你需要使用'$...$'这种字符串（即使用'$'作为界定符）。通常建议使用raw字符串，即r'$...$'的格式，因为原生字符串不会转义'\'，从而使得大量的LATEX词法能够正确解析。

6. 平移坐标轴：

1. Axes.spines是个字典，它存放了四个键，分别为： Axes.spines['left],Axes.spines['right],Axes.spines['top],Axes.spines['bottom] 他们都是一个matplotlib.spines.Spine对象，该对象继承自matplotlib.patches.Patch对象，主要是设置图形边界的边框。

   • Spine.set_color('none')：不显示这条边线

   • Spine.set_position((position))：将边线移动到指定坐标，其中position是一个二元元组，指定了 (position type,amount)，position type可以是：

     • outward：在绘图区域之外放置边线，离开绘图区域的距离由 amount指定（负值则在会去区域内绘制）

     • axes：在 Axes coordinate内放置边线（从 0.0 到 1.0 ）

     • data：在 data coordinate 内放置边线

     你也可以指定position为 ： 'center'，等价于 ('axes',0.5)；或者 'zero'，等价于 ('data',0.0)

7. 清除绘图

1. 你可以通过 pyplot来清除绘图：

   • pyplot.cla()：清除current axis。非当前axis不受影响
   • pyplot.clf()：清除current figure。但是它不关闭window
   • pyplot.close()：关闭window

2. 你也可以通过面向对象的方法：

   • Figure.clf()：清除该Figure对象的所有内容。

8. 清除X坐标和Y坐标：

  Axes.set_xticks(())
  Axes.set_yticks(())
  Axes.set_axis_off() #清除 tick 和边框

9. 设置中文

在linux 下，为了支持中文，则在开头设置：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  #matplotlib 中文字体