python之matplotlib学习

来源：互联网发布：网络大神级作家排行榜编辑：程序博客网时间：2024/04/30 09:24

学习《matplotlib for python Developers》笔记

python中使用matplotlib通常有以下三种方式

1，通过使用pyplot模块，提供类似Matlab命令的方式。

2，pylab模块，集合Matplotlib和Numpy使之接近Matlab（不被作者提倡）

3，面向对象方法，以python的方式使用，更加的pythonic。

三者之间面向对象的方法比价复杂，但是可以和GUI很好的融合。下面主要介绍第三种方法。使用实例如下：

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx=np.arange(0,10,0.1)y=np.random.randn(len(x))fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111)l,=plt.plot(x,y)t=ax.set_title('random numbers')plt.show()

对于plot返回的是一个line2D的对象，故能在line2D的操作都使用于l。如：

l.set_color('red')#设置颜色

figure()返回一个Figure对象

add_subplot返回一个Axes对象

Matplotlib对象介绍

Object

Description

FigureCanvasContainer class for the Figure instanceFigureContainer for one or more Axes instancesAxesThe rectangular ares to hold the basic elements,such as lines,text,and so on

知道python与matplotlib交互有三种方式，与GUI交互采用第三种方法面向对象法。首先知道Matplotlib的常见对象Figure，FigureCanvas，Axes。

需要导入一下几个模块：

[python] view plaincopy
from matplotlib.backends.backend_wxagg import FigureCanvasWxAgg as FigureCanvas  
from matplotlib.figure import Figure  
import numpy as np  

首先简单介绍一下FigureCanvs 这是一个wxWidgets对象，继承自wxPanel，故可以通过其嵌入到wxWidgets应用程序。下面学习一个简单的实例：

[python] view plaincopy
from numpy import arange, sin, pi  
  
from matplotlib.backends.backend_wxagg import FigureCanvasWxAgg as FigureCanvas  
from matplotlib.figure import Figure  
import wx  
class CanvasFrame(wx.Frame):  
  
    def __init__(self):  
        wx.Frame.__init__(self,None,-1,  
                         'CanvasFrame',size=(550,350))  
  
        self.SetBackgroundColour(wx.NamedColor("WHITE"))  
  
        self.figure = Figure()  
        self.axes = self.figure.add_subplot(111)  
        t = arange(0.0,3.0,0.01)  
        s = sin(2*pi*t)  
  
        self.axes.plot(t,s)  
        self.canvas = FigureCanvas(self, -1, self.figure)  
        self.sizer = wx.BoxSizer(wx.VERTICAL)  
        self.sizer.Add(self.canvas, 1, wx.LEFT | wx.TOP | wx.GROW)  
        self.SetSizer(self.sizer)  
        self.Fit()  
  
  
class App(wx.App):  
  
    def OnInit(self):  
        'Create the main window and insert the custom frame'  
        frame = CanvasFrame()  
        frame.Show(True)  
  
        return True  
  
app = App(0)  
app.MainLoop()  

同笔记1介绍的面向对象方法基本一致，最后将figure加到FigureCanvas上面即可完成图像的绘制。

再前面导入from matplotlib.backends.backend_wx import NavigationToolbar2Wx可以创建导航工具栏，需要添加BoxSizer()对象来控制排版。

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