极客笔记Matplotlib 如何修改现有图形实例
在本文中，我们将学习如何修改Matplotlib中的现有图形实例。我们将看到在Python中修改Matplotlib中现有图形的完整逐步过程，以及它们的完整示例。
Matplotlib是一个流行的Python库，用于创建各种类型的图表和可视化。它提供了一个高级界面来生成图表和图形，以及对图形的每个方面进行细粒度控制。在Matplotlib中，图形实例代表整个可视化，包括一个或多个子图，轴，标题，标签和图例。
要使用图形实例进行工作，我们需要使用plt.figure()函数创建一个图形实例。这将创建一个新的图形实例并返回一个对它的引用。然后我们可以根据需要向图形添加子图，轴，标题和其他元素。
修改Matplotlib中现有图形实例的步骤
以下是修改Matplotlib中现有图形实例的完整步骤-
第1步：导入所需模块
修改Matplotlb中现有图形实例的第一步是导入其模块。请参阅以下语法以导入所需模块-
import matplotlib.pyplot as plt
在上面的代码中，我们将Matplotlib的pyplot模块作为plt导入，其中plt是对pyplot的别名，我们在本文中将一直使用该别名。
第2步：创建Figure实例
下一步是创建一个新的Figure实例。为了做到这一点，我们可以使用plt.figure()函数来返回一个新的Figure实例，然后我们可以对其进行修改。
fig = plt.figure()
上面的代码创建了一个新的Figure实例，并将其赋值给变量fig。
第3步: 绘制数据
在创建了一个新的Figure实例之后，现在我们将使用Matplotlib中提供的众多绘图函数之一将数据绘制到其中。例如，我们可以使用以下代码绘制一个简单的折线图-
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y)
第4步：修改图像实例
下一步是修改我们创建的图像实例，在该实例上绘制了一些数据。通过这样做，我们可以自定义其外观或添加新元素。在Matplotlib中，有多种修改图像实例的方法。以下是一些常见的修改方式−
更改图像大小
我们可以使用fig.set_size_inches()函数来更改图像实例的大小。该函数接受一个以英寸为单位的宽度和高度的元组。
fig.set_size_inches(8, 6)
更改坐标轴限制
我们可以使用plt.xlim()和plt.ylim()函数来更改x轴和y轴的限制。这些函数各自接受两个参数，即轴的下限和上限。
plt.xlim(0, 6)
plt.ylim(0, 12)
添加标题
我们可以使用plt.title()函数为Figure实例添加标题。该函数接受一个字符串参数，即图形的标题。
plt.title("My Figure")
第5步：显示图像
在完成修改Figure实例后，我们需要使用plt.show()函数显示它。
plt.show()
第6步：修改现有的图例实例
要修改现有的图例实例，我们首先需要获得对它的引用。我们可以通过在创建时将图例实例赋值给一个变量，或者通过使用plt.gcf()函数来获取对当前图例实例的引用来实现。
fig = plt.gcf()
这段代码获取当前Figure实例的引用，并将其赋值给变量fig。
一旦我们拥有了Figure实例的引用，就可以使用步骤4中描述的相同方法对其进行修改。
例如，我们可以按如下方式更改Figure实例的大小 –
fig.set_size_inches(10, 8)
该代码将Figure实例的大小更改为10英寸宽和8英寸高。
我们也可以通过以下方式更改Figure实例的标题 –
plt.title("My Modified Figure")
第7步：保存图形
一旦我们完成修改Figure实例，可能希望将其保存为图像文件。我们可以使用plt.savefig()函数来实现这一点。该函数接受一个文件名作为参数，并将Figure实例保存到该文件中。
现在，我们已经学习了在Matplotlib中修改现有图像实例的完整步骤，让我们看一些使用不同方法来修改现有图像实例的示例。
示例1：修改现有图像实例
在下面的示例中，我们使用np.random.randn()来为x和y坐标生成100个随机数字。然后，我们使用plt.scatter()创建散点图，并通过设置标题、x轴标签和y轴标签来自定义图像。最后，我们使用plt.show()显示图像。结果图像将显示一个具有随机分布的蓝色点的散点图。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Generate random data
np.random.seed(0)
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)
# Create a scatter plot
plt.scatter(x, y, color='blue', alpha=0.5)
plt.title("Scatter Plot Example")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
# Show the plot
plt.show()
输出
示例2：使用面向对象的接口
在下面的示例中，我们使用plt.subplots()创建了一个Figure对象和一个Axes对象。然后，我们使用Axes对象ax来使用ax.plot()绘制数据。我们自定义了线条的颜色、线型，并为图例添加了一个标签。使用Axes对象分别使用ax.set_title()、ax.set_xlabel()、ax.set_ylabel()和ax.legend()来设置标题、x轴标签、y轴标签和添加图例。最后，我们使用plt.show()来显示图表。结果图表将显示一个带有红色虚线的正弦函数线图。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Generate data
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
# Create a Figure and Axes objects
fig, ax = plt.subplots()
# Plot the data using the Axes object
ax.plot(x, y, color='green', linestyle='--', label='sin(x)')
ax.set_title('Line Plot Example')
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.legend()
# Show the plot
plt.show()
输出
结论
在Matplotlib中，可以通过以下简单的步骤来修改现有的图形实例。在本文中，我们学习了如何修改Matplotlib中的现有图形实例。我们首先导入所需的模块，创建一个新的图形实例，将一些数据绘制到图中，然后根据需要修改其外观或添加新元素。Matplotlib提供了不同的方法来修改图形实例，例如改变大小、坐标轴的限制、添加标题等。利用这些技术，我们可以在Python中创建具有视觉吸引力和信息丰富的图表。