Matplotlib中怎么調(diào)用pyplot模塊中的figure()函數(shù)處理figure圖形對(duì)象

本篇內(nèi)容介紹了“Matplotlib中怎么調(diào)用pyplot模塊中的figure()函數(shù)處理figure圖形對(duì)象”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過(guò)程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來(lái)就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

在 Matplotlib 中，面向?qū)ο缶幊痰暮诵乃枷胧莿?chuàng)建圖形對(duì)象（figure object）。通過(guò)圖形對(duì)象來(lái)調(diào)用其它的方法和屬性，這樣有助于我們更好地處理多個(gè)畫(huà)布。在這個(gè)過(guò)程中，pyplot 負(fù)責(zé)生成圖形對(duì)象，并通過(guò)該對(duì)象來(lái)添加一個(gè)或多個(gè) axes 對(duì)象（即繪圖區(qū)域）。

Matplotlib 提供了matplotlib.figure圖形類(lèi)模塊，它包含了創(chuàng)建圖形對(duì)象的方法。通過(guò)調(diào)用 pyplot 模塊中 figure() 函數(shù)來(lái)實(shí)例化 figure 對(duì)象。

如下所示：

from matplotlib import pyplot as plt
#創(chuàng)建圖形對(duì)象
fig = plt.figure()

該函數(shù)的參數(shù)值，如下所示：

下面使用 figure() 創(chuàng)建一個(gè)空白畫(huà)布：

fig = plt.figure()

我們使用add_axes() 將 axes 軸域添加到畫(huà)布中。

如下所示：

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

add_axes() 的參數(shù)值是一個(gè)序列，序列中的 4 個(gè)數(shù)字分別對(duì)應(yīng)圖形的左側(cè)，底部，寬度，和高度，且每個(gè)數(shù)字必須介于 0 到 1 之間。

設(shè)置 x 和 y 軸的標(biāo)簽以及標(biāo)題，如下所示：

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

調(diào)用 axes 對(duì)象的 plot() 方法，對(duì) x 、 y 數(shù)組進(jìn)行繪圖操作：

ax.plot(x,y)

完整的代碼如下所示：

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()

輸出結(jié)果如下：

在 Jupyter Notebook 中運(yùn)行程序，結(jié)果如下：

“Matplotlib中怎么調(diào)用pyplot模塊中的figure()函數(shù)處理figure圖形對(duì)象”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！