如何在Matplotlib中重复使用绘图？

Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一。使用Matplotlib能够帮助我们快速的创建各种图形，并为其进行自定义，以便美化视觉效果。

在数据科学中，重复使用相同的绘图是经常发生的事情。Matplotlib提供了许多方法来帮助我们使代码更加通用和重复使用。让我们来看看如何在Matplotlib中重复使用绘图。

用函数封装绘图代码

用函数封装是最简单、最基本的重复使用绘图的方法。我们可以将绘图的代码封装到一个函数中，并通过参数传入不同的数据来实现不同的效果。

下面我们定义一个名为plot_line的函数，通过传入x和y来绘制一条线图：

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_line(x, y):
    plt.plot(x, y)
    plt.show()

现在我们可以通过传入任何长度相同的两个列表或数组来调用函数：

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 8, 6, 4, 2]
plot_line(x, y)

我们可以根据需要轻松地修改函数，比如添加标题、标签、调整颜色等。

使用对象封装绘图代码

Matplotlib中还有另一种方式来封装重复使用的绘图代码，那就是使用图像对象。一个图像对象可以包含一个或多个图形，每个图形都是由艺术家对象创建的。每个艺术家对象都控制一个元素的视觉属性。

让我们看一个简单的例子。我们可以使用Figure和Axes对象创建一个图像，并添加一个散点图。Figure对象是个容器，它是一个底层的绘图层。而Axes对象是我们的绘图区域。我们可以认为Axes对象是Figure对象的子级。

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_scatter(x, y):
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.scatter(x, y)
    plt.show()

现在我们可以通过传入两个数值列表或数组来调用函数：

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 8, 6, 4, 2]
plot_scatter(x, y)

使用对象的好处在于我们可以通过在不同的图像对象上添加不同的艺术家对象实现更高级的可视化。

使用样式表

样式表是一种更高级的方式来更改绘图参数，如线条颜色、线条宽度、字体大小等。使用样式表可以大大降低修改绘图的时间。

Matplotlib预定义了多个现成的样式表，我们可以轻松地使用它们。使用样式表的方法非常简单：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('ggplot')

在这个例子中，我们启用了“ggplot”样式表：

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 8, 6, 4, 2]
plt.plot(x, y)
plt.show()

这将生成一条使用“ggplot”样式表的线图

要使用其他样式表，以同样的方式更改“ggplot”：

plt.style.use('bmh')

这将启用“bmh”样式表，并以同样的方式进行绘图，会生成一个不同的样式：

长期保存样板图

在一些数据科学项目中，我们可能会在长期内频繁使用同样的绘图。为了避免每次打开代码时都需要重新绘图，我们可以将图像保存到本地磁盘。一旦保存了图像，我们就可以在任何时候重复使用该图像，而不必再次运行代码。

Matplotlib提供了一个简单的保存图像的函数，即savefig函数。为此，我们需要将所有绘图代码放置在函数中，并在代码的末尾添加savefig函数，以将图像保存到本地磁盘。

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_line(x, y, filename):
    plt.plot(x, y)
    plt.title("My Line Plot")
    plt.xlabel("X")
    plt.ylabel("Y")
    plt.savefig(filename)
    plt.show()

函数有一个额外的参数filename，它告诉函数该图像应该保存为什么文件名。例如，我们可以调用函数并将图像另存为test.png：

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 8, 6, 4, 2]
plot_line(x, y, "test.png")

这将生成一条线图并保存为test.png文件。接下来我们可以使用下面的代码再次加载名为test.png的图像。

from PIL import Image

image = Image.open("test.png")
image.show()

这将再次加载并显示test.png图像。

总结

在本文中，我们学习了如何在Matplotlib中重复使用绘图。我们探讨了三种不同的方法，即使用函数封装、使用对象封装和使用样式表。此外，我们还学习了如何将图像保存到本地磁盘以供长期使用。

总之，以上方法可以帮助我们提高工作效率，更好地重复使用和管理我们的代码，并使我们能够更好地展示数据。