Matplotlib 2.2 的新特性 (2018年3月6日)#

约束布局管理器#

警告

约束布局是 实验性的。其行为和API可能会发生变化，或者整个功能可能会在没有弃用期的情况下被移除。

新增了一种自动决定子图间距及其组织 GridSpec 实例的方法。它旨在替代传统的 tight_layout 方法。通过向 Figure 或 subplots 传递新的 constrained_layout=True kwarg 来调用。

这个包有新的 rcParams，并且可以使用新的 set_constrained_layout_pads 更精细地调整间距。

功能包括：

  • 子图的自动间距，以固定英寸大小在子图及其所有装饰器周围填充，并在子图之间以子图大小的分数为单位设置间距。

  • 为 suptitle 设置间距，以及附加到多个轴的颜色条。

  • 使用 GridSpecFromSubplotSpec 的嵌套 GridSpec 布局。

更多详情和功能请参阅新教程：约束布局指南

注意新的API来访问这个：

新的 plt.figure 和 plt.subplots 关键字参数：constrained_layout#

figure() 和 subplots() 现在可以通过 constrained_layout=True kwarg 来启用 constrained_layout。

新的 ax.set_position 行为#

Axes.set_position 现在使指定的轴不再响应 constrained_layout，这与用户想要手动放置轴的想法一致。

在内部，这意味着库中的旧 ax.set_position 调用被更改为私有 ax._set_position 调用，以便 constrained_layout 仍然可以与这些轴一起工作。

GridSpec 的新 figure 关键字参数#

为了便于 constrained_layout 的使用，GridSpec 现在接受一个 figure 关键字。这是向后兼容的，如果不提供这个关键字，将导致 constrained_layout 不会对由这个 GridSpec 实例组织的子图进行操作。使用 GridSpec 的例程（例如 fig.subplots）已被修改为将图形传递给 GridSpec。

xlabels 和 ylabels 现在可以自动对齐#

如果刻度标签的宽度非常不同，子图轴 ylabels 可能会在水平方向上未对齐。如果一个子图上的刻度标签旋转了（例如），xlabels 也可能发生同样的情况。Figure 类上的新方法：Figure.align_xlabels 和 Figure.align_ylabels 现在将水平或垂直对齐这些标签。如果用户只想对齐某些轴，可以传递一个轴列表。如果没有传递列表，算法会查看图上的所有标签。

只有具有相同子图位置的标签才会对齐。即，只有当子图位于子图布局的同一列时，y 标签才会对齐。

调用这些之后，对齐是持久且自动的。

一个方便的包装器 Figure.align_labels 可以同时调用这两个函数。

(Source code, 2x.png, png)

坐标轴图例现在包含在 tight_bbox 中#

通过 ax.legend 创建的图例有时会超出轴的界限。像 fig.tight_layout() 和 fig.savefig(bbox_inches='tight') 这样的工具会裁剪这些图例。已经进行了更改，以将它们包含在 tight 计算中。

Cividis 色图#

新增了一个名为'cividis'的深蓝/黄色色图。与viridis类似，cividis在感知上是均匀的，并且对色盲友好。然而，cividis更进一步：它不仅适用于色盲用户，而且对色盲和非色盲用户来说，视觉效果实际上应该是相同的。更多详情请参见 Nuñez J, Anderton C, and Renslow R: "优化色图以考虑色觉缺陷，以实现对科学数据的准确解释"。

(Source code, 2x.png, png)

新样式对色盲友好的颜色循环#

新增了一种定义颜色循环的样式，即 tableau-colorblind10，为色盲友好的图表提供了另一种选择。这种新样式的演示可以在样式表的参考中找到。要加载这种颜色循环以替代默认的:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('tableau-colorblind10')

对 numpy.datetime64 的支持#

Matplotlib 长期以来在 matplotlib.dates 中支持 datetime.datetime 日期。现在我们也支持 numpy.datetime64 日期。任何可以使用 datetime.datetime 的地方，都可以使用 numpy.datetime64。例如:

time = np.arange('2005-02-01', '2005-02-02', dtype='datetime64[h]')
plt.plot(time)

使用 Pillow 编写动画#

现在可以使用 Pillow 作为动画写入器。目前支持的输出格式是 gif（Pillow>=3.4）和 webp（Pillow>=5.0）。例如，使用如下:

from __future__ import division

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation, PillowWriter

fig, ax = plt.subplots()
line, = plt.plot([0, 1])

def animate(i):
   line.set_ydata([0, i / 20])
   return [line]

anim = FuncAnimation(fig, animate, 20, blit=True)
anim.save("movie.gif", writer=PillowWriter(fps=24))
plt.show()

滑块 UI 小部件可以捕捉到离散值#

滑块 UI 小部件可以接受可选参数 valstep。这样做会强制滑块仅采用离散值，从 valmin 开始，并以 valstep 的大小步进至 valmax。

如果 closedmax==True，那么滑块也会吸附到 valmax。

capstyle 和 joinstyle 属性已添加到 Collection#

.Collection 类现在具有可自定义的 capstyle 和 joinstyle 属性。这允许用户例如设置误差线的 capstyle。

pad 参数已添加到 ax.set_title#

方法 Axes.set_title 现在有一个 pad 关键字参数，用于指定从轴的顶部到绘制标题处的距离。pad 的单位是点，默认值是（已经存在的）:rc:axes.titlepad 的值。

Matplotlib 中两种颜色的比较#

由于在 Matplotlib 中可以通过多种方式指定颜色，因此添加了 matplotlib.colors.same_color 方法，用于检查两个 colors 是否相同。

自动缩放极坐标图会吸附到原点#

在极坐标图中自动设置限制时，如果自动限制接近零，则会将径向限制固定为零。这意味着从零开始绘图不会自动缩放到包括径向轴上的小负值。

仍然可以使用 set_ylim 以通常的方式手动设置限制。

PathLike 支持#

在 Python 3.6+ 中，savefig、imsave、imread 和动画写入器现在接受 os.PathLike 作为输入。

Axes.tick_params 可以设置网格线属性#

Tick 对象保存网格线以及刻度线和其标签。Axis.set_tick_params、Axes.tick_params 和 pyplot.tick_params 现在有关键字参数 'grid_color'、'grid_alpha'、'grid_linewidth' 和 'grid_linestyle'，用于覆盖 rcParams 中的默认值：'grid.color' 等。

Axes.imshow 将 RGB 值裁剪到有效范围内#

当 Axes.imshow 传递一个超出范围的 RGB 或 RGBA 值时，现在会记录一个警告并将它们裁剪到有效范围内。旧的行为是将超出范围的值回绕到范围内，这通常会隐藏异常值，并使解释 RGB 图像变得不可靠。

在 matplotlibrc 中放置 x轴 和 y轴 刻度标签的属性#

在 matplotlibrc 中引入四个新的布尔属性，用于 x 轴和 y 轴刻度标签的默认位置，分别是 rcParams["xtick.labeltop"] (default: False)、rcParams["xtick.labelbottom"] (default: True)、rcParams["ytick.labelright"] (default: False) 和 rcParams["ytick.labelleft"] (default: True)。这些属性也可以在 rcParams 中更改。

gtk3 的 PGI 绑定#

GTK3 后端现在可以使用 PGI 而不是 PyGObject。PGI 是 GObject 的一个相当不完整的绑定，因此不推荐使用；它的主要好处是可以在 Travis 上使用（从而允许对 gtk3agg 和 gtk3cairo 后端进行 CI 测试）。

绑定选择规则如下：- 如果 gi 已经被导入，使用它；否则 - 如果 pgi 已经被导入，使用它；否则 - 如果 gi 可以被导入，使用它；否则 - 如果 pgi 可以被导入，使用它；否则 - 报错。

因此，为了在使用两个绑定都安装的情况下强制使用 PGI，请首先导入它。

用于 Qt、WX 和 Tk 画布的 Cairo 渲染#

新的 Qt4Cairo、Qt5Cairo、WXCairo 和 TkCairo 后端允许 Qt、Wx 和 Tk 画布使用 Cairo 渲染而不是 Agg。

在新 ToolManager 中添加了对 QT 的支持#

现在可以使用 ToolManager 与 Qt5 例如:

import matplotlib

matplotlib.use('QT5AGG')
matplotlib.rcParams['toolbar'] = 'toolmanager'
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1,2,3])
plt.show()

目前将新的工具类视为实验性的，API可能会发生变化，rcParam也可能会有所改变。

主要示例 工具管理器 展示了更多细节，只需调整标题以使用 QT 而不是 GTK3

TkAgg 后端经过重构以支持 PyPy#

PyPy 现在可以使用 TkAgg 后端进行绘图，支持 PyPy 5.9 及以上版本（包括适用于 Python 2.7 和 Python 3.5 的 PyPy）。

用于调试输出的 Python 日志库#

Matplotlib 过去（偶尔）使用了一个内部的详细输出报告器。这个版本将这些调用转换为使用标准的 Python logging 库。

不再支持旧的 rcParams verbose.level 和 verbose.fileo。

命令行选项 --verbose-helpful 和 --verbose-debug 仍然被接受，但已弃用。它们现在等同于设置 logging.INFO 和 logging.DEBUG。

记录器的根名称是 matplotlib ，可以从程序中访问为:

import logging
mlog = logging.getLogger('matplotlib')

基本用法的说明在 故障排除 中，开发者的说明在 贡献指南 中。

改进了 Transform 的 repr#

Transforms 现在以更易读的方式缩进其 reprs：

In [1]: l, = plt.plot([]); l.get_transform()
Out[1]:
CompositeGenericTransform(
   TransformWrapper(
      BlendedAffine2D(
            IdentityTransform(),
            IdentityTransform())),
   CompositeGenericTransform(
      BboxTransformFrom(
            TransformedBbox(
               Bbox(x0=-0.05500000000000001, y0=-0.05500000000000001, x1=0.05500000000000001, y1=0.05500000000000001),
               TransformWrapper(
                  BlendedAffine2D(
                        IdentityTransform(),
                        IdentityTransform())))),
      BboxTransformTo(
            TransformedBbox(
               Bbox(x0=0.125, y0=0.10999999999999999, x1=0.9, y1=0.88),
               BboxTransformTo(
                  TransformedBbox(
                        Bbox(x0=0.0, y0=0.0, x1=6.4, y1=4.8),
                        Affine2D(
                           [[ 100.    0.    0.]
                           [   0.  100.    0.]
                           [   0.    0.    1.]])))))))
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