深入探究matplotlib.figure函數

一、figure概述

Matplotlib是Python中著名的可視化庫之一，其核心的figue函數是畫布的概念，是Matplotlib中處理圖形的核心概念。figure函數通過創建一個畫布來容納繪製的對象，如圖表、子圖和其他可視化元素，同時也可以進行窗口管理，並提供一些高級的操作，如保存圖像和深度自定義設置。總的來說，figure對於Matplotlib的使用和功能是至關重要的。

import matplotlib.pyplot as plt

# 創建有1個子圖的畫布
fig = plt.figure()

二、figure函數參數

figure函數可以傳遞一些參數，以滿足使用的需要。常用的參數如下：

1. figsize

該參數設置創建的繪圖對象的尺寸，如（width, height），默認為（6.4, 4.8），單位為英寸。

fig = plt.figure(figsize=(10, 6))

2. dpi

該參數為圖像解析度，即每英寸包含的像素點數，默認為100。因此，例子中的畫布寬度為10英寸，高度為6英寸，正好包含1000（10*100）個像素和600（6*100）個像素，圖像解析度為100*100。

fig = plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=200)

3. facecolor 和 edgecolor

該參數設置圖形的背景色和邊框顏色，默認為背景色為白色（#ffffff），邊框顏色為None。

fig = plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=200, facecolor='#e5f2ff', edgecolor='#1f77b4')

4. frameon

該參數設置是否在圖形周圍繪製邊框，默認為True。

fig = plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=200, facecolor='#e5f2ff', edgecolor='#1f77b4', frameon=False)

5. tight_layout

該參數為布爾類型，表示是否自動調整子圖參數，以便它們填充整個圖形區域，默認值為False。使用tight_layout可以確保子圖和標籤完全覆蓋整個圖形區域。

fig = plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=200, facecolor='#e5f2ff', edgecolor='#1f77b4', frameon=False, tight_layout=True)

三、子圖的創建方法

1. add_subplot

使用add_subplot添加子圖，add_subplot接受三個整數參數，表示把畫布分成幾行幾列，應該在哪個位置添加子圖。它返回的是AxesSubplot實例。

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=100)
ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1)
ax1.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) 
ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2)
ax2.scatter([1, 2, 3, 4],[1, 4, 9, 16])
ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3)
ax3.bar([1, 2, 3, 4],[1, 4, 9, 16])
ax4 = fig.add_subplot(2, 2, 4)
ax4.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.show()

2. subplots

subplots函數方便地創建多個子圖，返回一個數組對象，其中包含所有子圖。

import matplotlib.pyplot as plt
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 6), dpi=100)
axs[0, 0].plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
axs[0, 1].scatter([1, 2, 3, 4],[1, 4, 9, 16])
axs[1, 0].bar([1, 2, 3, 4],[1, 4, 9, 16])
axs[1, 1].plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.show()

四、保存圖像

可以通過savefig方法將圖像保存為圖像文件，可以指定文件格式。需要注意，必須在plt.show（）函數之前調用savefig函數，因為圖像輸出後窗口就被關閉了。

fig.savefig('my_figure.png')