plt繪圖與Axes繪圖

使用matplotlib.pyplot(plt)進行繪圖時，有兩種方法：

1. 直接使用plt裡的函數
2. 使用面向對象的方法，先産生一個Axes對象，再對此對象進行操作，實作繪圖

第二種方法可以實作更多操作，具有更好的定制性，基于此方法繪圖時，需要了解以下概念：

1. Figure：畫布，Axes容器；
2. Axes：坐标系，繪圖的區域，繪圖總是在坐标系上進行；
3. Axis：坐标軸，x軸或y軸。

• 使用plt繪圖

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 中文字型設定-黑體
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解決儲存圖像是負号'-'顯示為方塊的問題

x = np.arange(-2*np.pi, 2*np.pi, 0.01)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.figure(figsize=(10, 7))
plt.plot(x, y1, label='$sinx$')
plt.plot(x, y2, label='$cosx$')
plt.legend(loc='upper right')
plt.xlim(-2*np.pi-1, 2*np.pi+3)
plt.xticks([-2*np.pi, -np.pi, 0, np.pi, 2*np.pi], ['$-2\pi$', '$-\pi$', '$0$', '$\pi$', '$2\pi$'])
plt.title('三角-函數')
plt.xlabel('橫坐标')
plt.ylabel('縱坐标')
plt.axhline(y=0, c='black')

plt.show()

           

• 使用Axes繪圖

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 中文字型設定-黑體
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解決儲存圖像是負号'-'顯示為方塊的問題

x = np.arange(-2*np.pi, 2*np.pi, 0.01)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
ax1, ax2 = fig.subplots(1, 2)
# 上面兩行代碼可以合并為一行，如下
# fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
ax1.plot(x, y1, label='$sinx$')
ax1.plot(x, y2, label='$cosx$')
ax1.legend(loc='upper right')
ax1.set_xlim(-2 * np.pi - 1, 2 * np.pi + 3)
ax1.set_xticks([-2 * np.pi, -np.pi, 0, np.pi, 2 * np.pi])
ax1.set_xticklabels(['$-2\pi$', '$-\pi$', '$0$', '$\pi$', '$2\pi$'])
ax1.set_title('三角-函數')
ax1.set_xlabel('橫坐标')
ax1.set_ylabel('縱坐标')
ax1.axhline(y=0, c='black')
ax1.axvline(x=0, c='black')

# 繪制矩陣灰階圖
# 這裡的matshow也可以換做imshow, 效果一樣
# matshow隻能繪制矩陣, imshow可以繪制矩陣(2維) RGB(3維) RGBA(4維圖檔)圖像
ax2.matshow(np.random.randint(0, 255, (12, 12)), vmin=0, vmax=255, cmap='gray')
ax1.set_xticks([])
ax1.set_yticks([])
ax1.set_title("mat show")

# 設定父标題(畫布标題)
fig.suptitle("Axes繪圖示例")

plt.show()