Matplotlib 如何在IPython中使用Matplotlib，获取当前figure

在数据分析和可视化的过程中，Matplotlib与IPython是广泛使用的工具。Matplotlib是一个基于Python的绘图库，提供多样化的绘图选项，从基本统计图表到高级交互式图表等。而IPython则是一个交互式编程环境，可以轻松地与Matplotlib结合使用，实现更加高效的数据可视化分析。本篇文章将介绍如何在IPython中使用Matplotlib，获取当前figure。

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初始化绘图库

在IPython中首先需要初始化Matplotlib绘图环境，这可以通过IPython内置的命令” %matplotlib” 来实现。这个命令的执行会开启一个嵌入式绘图环境，直接在IPython界面中显示图形。

%matplotlib inline

执行该命令后，所有后续的Matplotlib图形都将直接嵌入到IPython的输出中。这个命令只需要在Notebook的第一行执行一次，之后就可以根据需要重复使用。

创建figure

在Matplotlib中，可以使用“figure()”函数来创建一个新的绘图对象。该函数的返回值是一个指向该图像的一个全局命名　“Figure”对象。我们可以通过以下方式创建一个绘图对象：

import matplotlib.pyplot as plt

f = plt.figure()

在上述示例中，我们导入“matplotlib.pyplot”模块，并调用“figure ()”函数来获取当前绘图对象。

创建子图

可以通过“add_subplot()”函数向“figure()”对象添加子图。该函数接受三个参数，分别是要添加子图的行数、列数和子图的索引。示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt

f = plt.figure()

ax1 = f.add_subplot(2,2,1)
ax2 = f.add_subplot(2,2,2)
ax3 = f.add_subplot(2,2,3)
ax4 = f.add_subplot(2,2,4)

plt.show()

在上面的示例中，我们使用“add_subplot()”方法向当前图像中添加4个子图，并通过“show()”函数将图像显示出来。

获取当前figure

在Matplotlib中，可以使用“gcf()”函数来获取当前的“figure()”对象。 “gcf”这个缩写表示“获取当前figure”。示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt

f = plt.figure()

ax1 = f.add_subplot(2,2,1)
print(plt.gcf())
ax2 = f.add_subplot(2,2,2)
print(plt.gcf())
ax3 = f.add_subplot(2,2,3)
print(plt.gcf())
ax4 = f.add_subplot(2,2,4)
print(plt.gcf())

plt.show()

在上面的示例中，我们通过连续往当前图像中添加4个子图的方式，不断地获取当前的“fugure()”对象，并将它们打印出来。