Интерфейс matplotlib.pyplot является набором команд и функций, которые делают синтаксис графических matploltib команд похожим на команды. matplotlib.pyplot. Чтобы нарисовать гистограмму с помощью этого модуля, нужно вызывать всего одну команду: matplotlib.pyplot.hist(arr).
Figure(Рисунок) -> Axes(Область рисования) -> Axis(Координатная ось)
Рисунок (Figure)
Рисунок является объектом самого верхнего уровня, на котором располагаются одна или несколько областей рисования (Axes), элементы рисунка Artisits (заголовки, легенда и т.д.) и основа-холст (Canvas). На рисунке может быть несколько областей рисования Axes, но данная область рисования Axes может принадлежать только одному рисунку Figure
Область рисования (Axes)
Область рисования является объектом среднего уровня, который является, наверное, главным объектом работы с графикой matplotlib в объектно-ориентированом стиле. Это то, что ассоциируется со словом “plot”, это часть изображения с пространством данных. Каждая область рисования Axes содержит две (или три в случае трёхмерных данных) координатных оси (Axis объектов), которые упорядочивают отображение данных.
Координатная ось (Axis)
Координатная ось являются объектом среднего уровня, которые определяют область изменения данных, на них наносятся деления ticks и подписи к делениям ticklabels. Расположение делений определяется объектом Locator, а подписи делений обрабатывает объект Formatter. Конфигурация координатных осей заключается в комбинировании различных свойств объектов Locator и Formatter.
Элементы рисунка (Artists)
Элементы рисунка Artists являются как бы красной линией для всех иерархических уровней. Практически всё, что отображается на рисунке является элементом рисунка (Artist), даже объекты Figure, Axes и Axis. Элементы рисунка Artists включают в себя такие простые объекты как текст (Text), плоская линия (Line2D), фигура (Patch) и другие.
Когда происходит отображение рисунка (figure rendering), все элементы рисунка Artists наносятся на основу-холст (Canvas). Большая часть из них связывается с областью рисования Axes. Также элемент рисунка не может совместно использоваться несколькими областями Axes или быть перемещён с одной на другую.
Pyplot
Интерфейс pyplot позволяет пользователю сосредоточиться на выборе готовых решений и настройке базовых параметров рисунка. Это его главное достоинство, поэтому изучение matplotlib лучше всего начинать именно с интерфейса pyplot.
Рисунки в matplotlib создаются путём последовательного вызова команд: либо в интерактивном режиме (в консоли), либо в скрипте (текстовый файл с python-кодом). Графические элементы (точки, линии, фигуры и т.д.) наслаиваются одна на другую последовательно. При этом последующие перекрывают предыдущие, если они занимают общее участки на рисунке (регулируется параметром zorder).
В matplotlib работает правило “текущей области” (“current axes”), которое означает, что все графические элементы наносятся на текущую область рисования. Несмотря на то, что областей рисования может быть несколько.
Самым главным объектом в matplotlib является рисунок Figure. Поэтому создание научной графики нужно начинать именно с создания рисунка. Создать рисунок в matplotlib означает задать форму, размеры и свойства основы-холста (canvas), на котором будет создаваться будущий график.
Создать рисунок figure позволяет метод plt.figure(). После вызова любой графической команды, то есть функции, которая создаёт какой-либо графический объект, например, plt.scatter() или plt.plot(), всегда существует хотя бы одна область для рисования (по умолчанию прямоугольной формы).
plt.show() – отображение на экране текущее состояние рисунка.
Элементы рисунка Artists
Всё пространство рисунка Figure (прямоугольной или иной формы) можно использовать для нанесения других элементов рисунка, например, контейнеров Axes, графических примитивов в виде линий, фигур, текста и так далее. В любом случае каждый рисунок можно структурно представить следующим образом:
1. Область рисования Axes – Заголовок области рисования -> plt.title();
2. Ось абсцисс Xaxis – Подпись оси абсцисс OX -> plt.xlabel();
3. Ось абсцисс Yaxis – Подпись оси абсцисс OY -> plt.ylabel();
4. Легенда -> plt.legend()
5. Цветовая шкала -> plt.colorbar()
Подпись горизонтальной оси абсцисс OY -> cbar.ax.set_xlabel();
Подпись вертикальной оси абсцисс OY -> cbar.ax.set_ylabel();
6. Деления на оси абсцисс OX -> plt.xticks()
7. Деления на оси ординат OY -> plt.yticks()
Для каждого из перечисленных уровней-контейнеров есть возможность нанести заголовок (title) или подпись (label). Подписи к рисунку облегчают понимание того, в каких единицах представлены данные на графике или диаграмме.
Также часто на рисунок наносятся линии вспомогательной сетки (grid). В pyplot она вызывается командой plt.grid(). Вспомогательная сетка связана с делениями координатных осей (ticks), которые определяются автоматически исходя из значений выборки.
Стоит сказать, что в matplotlib существуют главные деления (major ticks) и вспомогательные (minor ticks) для каждой координатной оси. По умолчанию рисуются только главные делений и связанные с ними линии сетки grid. В плане настройки главные деления ничем не отличаются от вспомогательных.
Если на рисунке присутствует так называемый “mappable object”, то на рисунке может быть нарисована цветовая шкала (colorbar). К шкале также можно делать подписи вдоль разных сторон. При этом сама цветовая может быть расположена как на текущей области рисования axes, отбирая у неё некоторую долю, либо может быть размещена на самостоятельной области рисования.
Элементы простого рисунка
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
lag = 0.1
x = np.arange(0.0, 2*np.pi+lag, lag)
y = np.cos(x)
fig = plt.figure()
plt.plot(x, y)
plt.text(np.pi-0.5, 0, '1 Axes', fontsize=26, bbox=dict(edgecolor='w', color='w'))
plt.text(0.1, 0, '3 Yaxis', fontsize=18, bbox=dict(edgecolor='w', color='w'), rotation=90)
plt.text(5, -0.9, '2 Xaxis', fontsize=18, bbox=dict(edgecolor='w', color='w'))
plt.title('1a TITLE')
plt.ylabel('3a Ylabel')
plt.xlabel('2a Xlabel ')
plt.text(5, 0.85, '6 Xticks', fontsize=12, bbox=dict(edgecolor='w', color='w'), rotation=90)
plt.text(0.95, -0.55, '6 Xticks', fontsize=12, bbox=dict(edgecolor='w', color='w'), rotation=90)
plt.text(5.75, -0.5, '7 Yticks', fontsize=12, bbox=dict(edgecolor='w', color='w'))
plt.text(0.15, 0.475, '7 Yticks', fontsize=12, bbox=dict(edgecolor='w', color='w'))
plt.grid(True)
# смотри преамбулу
save('pic_1_5_1', fmt='pdf')
save('pic_1_5_1', fmt='png')
plt.show()
Элементы более сложного рисунка
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
N = 100
n = np.sqrt(N)
x = np.arange(n)
# Задаём выборку из Гамма-распредления с параметрами формы=1. и масштаба=0.
z = np.random.random(N).reshape(n, n)
y = z[5,:]
fig = plt.figure()
cc = plt.contourf(z, alpha=0.5) # трёхмерное поле
plt.plot(x, y, label='line', color='red') # красная линия
plt.title('1a. Title') # заголовок
plt.xlabel('2a. Xlabel') # подпись оси OX
plt.ylabel('3a. Ylabel') # подпись оси OY
plt.legend() # легенда
cbar = plt.colorbar(cc) # цветовая шкала
plt.text(2.5, 7, '1. Axes', fontsize=26, bbox=dict(edgecolor='w', color='w'))
plt.text(4, -0.5, '2. XAxis', fontsize=18, bbox=dict(edgecolor='w', color='w'))
plt.text(-0.5, 3.8, '3. YAxis', fontsize=18, bbox=dict(edgecolor='w', color='w'), rotation=90)
plt.text(6.3, 7.2, '4. Legend', fontsize=16, bbox=dict(edgecolor='w', color='w'))
plt.text(9.1, 5., '5. Colorbar', fontsize=16, bbox=dict(edgecolor='w', color='w'), rotation=90)
plt.text(7., 0.8, '6. Xticks', fontsize=12, bbox=dict(edgecolor='w', color='w'))
plt.text(0.8, 8.4, '7. Yticks', fontsize=12, bbox=dict(edgecolor='w', color='w'), rotation=90)
# Подписи для цветовых шкал имеют отличный от остальных подписей синтаксис
cbar.ax.set_xlabel('5a. Colorbar Xlabel', color='k', rotation=30)
cbar.ax.set_ylabel('5b. Colorbar Ylabel', color='k')
plt.text(2.8, 4.8,'6. Grid lines', fontsize=14)
plt.grid(True)
# смотри преамбулу
save('pic_1_5_2', fmt='pdf')
save('pic_1_5_2', fmt='png')
plt.show()