深入淺出matplotlib — plt.figure()詳解

一、基本介紹

plt.figure()是matplotlib.pyplot中的一種功能強大的函數，常被用來創建新的繪圖窗口及其所對應的繪圖對象。它是一個最基礎的創建圖像對象的函數，所有其他的圖像繪製函數都需要先創建一個Figure對象再進行操作。它提供了多種參數來控制圖像的大小、分辨率、背景顏色、透明度等，能夠滿足用戶的多樣化需求。

二、參數介紹

plt.figure()函數提供了多個參數，主要包括：

1. num: 整數或字符串類型，用於指定圖表窗口編號或名稱。默認為None，表示創建一個新的圖表窗口。

2. figsize: 元組類型，指定圖表窗口大小，單位為英寸。默認為(6.4, 4.8)

3. dpi: 整數類型，指定繪圖對象的分辨率，即每英寸點數。默認為100

4. facecolor: 字符串類型，指定繪圖對象的背景顏色。默認為’w’

5. edgecolor: 字符串類型，指定繪圖對象的邊框顏色。默認為’w’

6. frameon: 布爾類型，表示是否顯示繪圖對象的邊框。默認為True

7. clear: 布爾類型，表示是否在創建新的繪圖窗口前清除之前的圖像。默認為False

三、示例代碼

import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 創建一個新的繪圖窗口，編號為1，大小為(8, 6)，分辨率為100，背景顏色為'g'，邊框為黑色，且邊框寬度為2
fig1 = plt.figure(num=1, figsize=(8, 6), dpi=100, facecolor='g', edgecolor='k', frameon=True)

# 2. 創建一個新的繪圖窗口，編號為2，大小為(10, 8)，分辨率為100，背景顏色為'w'，邊框為白色，且邊框不顯示
fig2 = plt.figure(num='test', figsize=(10, 8), dpi=100, facecolor='w', edgecolor='w', frameon=False)

# 3. 創建一個新的繪圖窗口，編號為3，大小為(6, 4)，分辨率為100，背景顏色為'w'，邊框為白色，且邊框寬度為1
fig3 = plt.figure(num=3, figsize=(6, 4), dpi=100, facecolor='w', edgecolor='w', frameon=True)
fig3.patch.set_linewidth(1)

# 4. 在創建新的繪圖窗口前清空之前的圖像，並設置新的背景顏色
plt.clf()
fig4 = plt.figure(num=4, figsize=(5, 3), dpi=100, facecolor='b', edgecolor='w', frameon=True)

四、應用實例

plt.figure()函數的應用非常廣泛，下面將介紹幾個比較常見的實例。

1. 繪製多張子圖

一般情況下我們需要在一張圖中展示多幅子圖，這時我們可以通過先創建一張大圖，然後在它的基礎上繪製多個子圖。

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(num=1, figsize=(8, 6), dpi=100)
# 創建子圖1
ax1 = fig.add_subplot(221)
ax1.plot([1,2,3,4],[2,4,6,8])
# 創建子圖2
ax2 = fig.add_subplot(222)
ax2.plot([1,2,3,4],[1,3,5,7])
# 創建子圖3
ax3 = fig.add_subplot(223)
ax3.plot([1,2,3,4],[2,5,7,8])
# 創建子圖4
ax4 = fig.add_subplot(224)
ax4.plot([1,2,3,4],[1,3,5,6])

plt.show()

2. 繪製極軸圖

極軸圖是一種特殊的圖形類型，它是將圖像放在一個圓形坐標繫上展示，用於繪製徑向分布圖等。我們可以通過 plt.subplot() 函數創建極軸子圖，通過 figsize 參數指定整張圖的大小。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 繪製極軸圖
r = np.arange(0, 1, 0.001)
theta = 2 * np.pi * r

fig = plt.figure(figsize=(6, 6), dpi=100)
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')
ax.plot(theta, r, color='r', linewidth=3)

plt.show()

3. 繪製3D圖

plt.figure()函數還可以用來創建3D圖像對象。我們可以通過 axes 參數指定所需的子圖數量和布局，並可通過 figsize 參數調整整張圖像的大小。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 繪製3D圖
fig = plt.figure(figsize=(8, 8), dpi=100)
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

x = np.arange(-5, 5, 0.1)
y = np.arange(-5, 5, 0.1)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))

ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='rainbow')

4. 繪製帶有圖例和標題的圖表

我們可以通過使用 plt.legend() 和 plt.title() 函數來在圖表中添加圖例和標題等元素，使圖表更加完整。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 6 * np.pi, 0.1)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
fig = plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=100)
plt.plot(x, y1, label='sin')
plt.plot(x, y2, label='cos')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Trigonometric Function')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

五、小結

通過本文的介紹，我們了解了 plt.figure() 函數的基本概念和用法，其參數的作用及如何創建多幅子圖、極軸圖、3D圖和帶有圖例和標題的圖表等。希望本文能對讀者在日常使用matplotlib時有所幫助。