图表介绍

fig = plt.figure(figsize=(2, 2), facecolor='lightskyblue',
                 layout='constrained')
fig.suptitle('Figure')
ax = fig.add_subplot()
ax.set_title('Axes', loc='left', fontstyle='oblique', fontsize='medium')

(Source code, 2x.png, png)

在查看 Matplotlib 可视化时，您几乎总是在查看放置在 Figure 上的艺术家。在上面的示例中，图形是蓝色区域，add_subplot 向 Figure 添加了一个 Axes 艺术家（参见 图形的部分）。一个更复杂的可视化可以在图形上添加多个 Axes、颜色条、图例、注释，并且 Axes 本身可以添加多个艺术家（例如 ax.plot 或 ax.imshow）。

查看图表

我们将在下面更详细地讨论如何创建图形，但首先了解如何查看图形是有帮助的。这取决于你如何使用 Matplotlib，以及你使用的是哪种 后端。

笔记本和集成开发环境

一个 Jupyter Notebook 的截图，其中包含通过默认的 inline 后端生成的图形。

如果你在使用一个笔记本（例如 Jupyter）或一个能渲染笔记本的IDE（如PyCharm、VSCode等），那么它们有一个后端会在执行代码单元时渲染Matplotlib图形。默认的Jupyter后端（%matplotlib inline）创建的静态图默认会裁剪或扩展图形大小，以在添加到图形的艺术家周围形成一个紧密的框（见下文 保存图形）。对于Jupyter中的交互式图形，你需要使用类似``%matplotlib widget``的ipython“魔法”来为``jupyter lab``或``notebook>=7``中的 ipympl 后端，或者为``notebook<7``或``nbclassic``中的Matplotlib notebook <jupyter_notebooks_jupyterlab>`使用``%matplotlib notebook`。

备注

ipympl 后端是一个独立的包，请参阅 安装 ipympl。

通过 %matplotlib notebook 魔法生成的带有交互式图形的 Jupyter Notebook 截图。如果使用 JupyterLab，用户还应尝试类似的 widget 后端。

参见

交互式图表。

独立脚本和交互使用

如果用户在具有窗口系统的客户端上，可以使用多个 后端 将图形渲染到屏幕上，通常使用 Python Qt、Tk 或 Wx 工具包，或 MacOS 原生后端。这些通常在用户的 matplotlibrc 中选择，或者在会话或脚本开始时调用，例如 matplotlib.use('QtAgg')。

通过Python脚本生成的图形的截图，使用QtAgg后端显示。

当从脚本运行，或交互式运行（例如从 IPython shell）时，图表不会显示，直到我们调用 plt.show()。图表将出现在一个新的GUI窗口中，通常会有一个带有缩放、平移和其他工具的工具栏，用于与图表交互。默认情况下，plt.show() 会阻止脚本或shell的进一步交互，直到图表窗口关闭，尽管在某些情况下可以关闭此功能。更多详情，请参阅 交互模式。

请注意，如果你在一个无法访问窗口系统的客户端上，图表将回退到使用“Agg”后端进行绘制，并且无法查看，尽管它可以被 保存。

参见

交互式图表。

创建图表

到目前为止，创建图形最常见的方式是使用 pyplot 接口。如 Matplotlib 应用程序接口 (APIs) 中所述，pyplot 接口有两个用途。一是启动后端并跟踪 GUI 窗口。另一个是为 Axes 和 Artists 提供一个全局状态，允许使用简短形式的 API 进行绘图方法。在上面的例子中，我们使用 pyplot 实现第一个目的，并创建了 Figure 对象 fig。作为副作用，fig 也被添加到 pyplot 的全局状态中，并且可以通过 gcf 访问。

用户通常在创建图形时需要一个坐标轴或一组坐标轴，因此除了 figure 之外，还有一些便捷方法可以同时返回图形和一些坐标轴。一个简单的坐标轴网格可以通过 pyplot.subplots 实现（它只是包装了 Figure.subplots）：

fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(4, 3), layout='constrained')

(Source code, 2x.png, png)

更复杂的网格可以通过 pyplot.subplot_mosaic 实现（它封装了 Figure.subplot_mosaic）：

fig, axs = plt.subplot_mosaic([['A', 'right'], ['B', 'right']],
                              figsize=(4, 3), layout='constrained')
for ax_name, ax in axs.items():
    ax.text(0.5, 0.5, ax_name, ha='center', va='center')

(Source code, 2x.png, png)

有时我们希望在一个图形中有一个嵌套布局，包含两组或多组不共享相同子图网格的坐标轴。我们可以使用 add_subfigure 或 subfigures 在父图形内部创建虚拟图形；更多详情请参见 图子图。

fig = plt.figure(layout='constrained', facecolor='lightskyblue')
fig.suptitle('Figure')
figL, figR = fig.subfigures(1, 2)
figL.set_facecolor('thistle')
axL = figL.subplots(2, 1, sharex=True)
axL[1].set_xlabel('x [m]')
figL.suptitle('Left subfigure')
figR.set_facecolor('paleturquoise')
axR = figR.subplots(1, 2, sharey=True)
axR[0].set_title('Axes 1')
figR.suptitle('Right subfigure')

(Source code, 2x.png, png)

可以直接实例化一个 Figure 实例，而不使用 pyplot 接口。这通常只有在您想要创建自己的 GUI 应用程序或服务，并且不希望携带 pyplot 的全局状态时才需要。有关如何实现这一点的示例，请参阅 在图形用户界面中嵌入 Matplotlib 中的嵌入示例。

图选项

在创建图形时，有几个选项可用。屏幕上图形的尺寸由 figsize 和 dpi 设置。figsize 是图形的 (宽度, 高度) ，单位为英寸（或，如果需要，单位为72个印刷点）。dpi 是图形每英寸将渲染的像素数。为了让您的图形在屏幕上以您请求的物理尺寸显示，您应该将 dpi 设置为与您的图形系统相同的 dpi。请注意，现在许多图形系统使用“dpi 比率”来指定用于表示图形像素的屏幕像素数。Matplotlib 将 dpi 比率应用于传递给图形的 dpi，以使其具有更高的分辨率，因此您应该将较低的数字传递给图形。

facecolor、edgecolor、linewidth 和 frameon 选项都以预期的方式改变图形的外观，其中 frameon 如果设置为 False，则会使图形透明。

最后，用户可以使用 layout 参数为图形指定一个布局引擎。目前 Matplotlib 提供了 “constrained”、“compressed” 和 “tight” 布局引擎。这些布局引擎会重新调整图形内的轴以防止刻度标签重叠，并尝试对齐轴，可以在许多常见情况下显著减少对图形上艺术家的手动调整。

添加艺术家

Figure 类有许多方法用于向 Figure 或 SubFigure 添加艺术家。到目前为止，最常见的是添加各种配置的 Axes（add_axes、add_subplot、subplots、subplot_mosaic）和子图（subfigures）。颜色条可以添加到 Axes 或 Axes 组中，位于 Figure 级别（colorbar）。也可以有一个 Figure 级别的图例（legend）。其他艺术家包括全图范围的标签（suptitle、supxlabel、supylabel）和文本（text）。最后，可以使用 add_artist 直接添加低级艺术家，通常需要注意使用适当的变换。通常这些包括 Figure.transFigure，它在每个方向上从 0 到 1 变化，表示当前 Figure 大小的分数，或者 Figure.dpi_scale_trans，它将以英寸为单位的物理单位从 Figure 的左下角开始（更多详情请参见 变换教程）。

保存图形

最后，可以使用 savefig 方法将图形保存到磁盘。fig.savefig('MyFigure.png', dpi=200) 将把一个 PNG 格式的图形保存到当前目录下的文件 MyFigure.png 中，分辨率为每英寸200点。请注意，文件名可以包含文件系统中任何位置的相对或绝对路径。

支持多种输出类型，包括像 PNG、GIF、JPEG、TIFF 这样的光栅格式，以及像 PDF、EPS 和 SVG 这样的矢量格式。

默认情况下，保存的图形的尺寸由图形的尺寸（以英寸为单位）和光栅格式的 dpi 设置。如果未设置 dpi，则使用图形的 dpi。请注意，如果图形包含已被 光栅化 的艺术家，则 dpi 对于 PDF 等矢量格式仍然有意义；指定的 dpi 将是光栅化对象的分辨率。

可以使用 bbox_inches 参数来改变 Figure 的大小，该参数可以在 savefig 中使用。这个参数可以手动指定，单位为英寸。然而，到目前为止最常见的用法是 bbox_inches='tight'。这个选项会“紧缩包装”，根据需要修剪或扩展 Figure 的大小，使其紧密围绕 Figure 中的所有艺术家，并带有一个可以通过 pad_inches 指定的小边距，默认值为 0.1 英寸。下图中的虚线框显示了如果使用 bbox_inches='tight' 在 savefig 中保存时，Figure 的哪部分将被保存。

(Source code, 2x.png, png)