Matplotlib 3.3.0 的新特性 (2020年7月16日)#

要查看自上次修订以来的所有问题和拉取请求，请参阅 GitHub 统计数据为 3.9.2 版本（2024年8月12日）。

图形和轴的创建 / 管理 #

用于从文本或嵌套列表组合语义轴布局的临时API #

Figure 类有一个临时方法，可以根据嵌套列表输入或ASCII艺术生成命名 axes.Axes 的复杂网格：

axd = plt.figure(constrained_layout=True).subplot_mosaic(
    [['.', 'histx'],
     ['histy', 'scat']]
)
for k, ax in axd.items():
    ax.text(0.5, 0.5, k,
            ha='center', va='center', fontsize=36,
            color='darkgrey')

(Source code, 2x.png, png)

或作为一个字符串（带有单字符的轴标签）：

axd = plt.figure(constrained_layout=True).subplot_mosaic(
    """
    TTE
    L.E
    """)
for k, ax in axd.items():
    ax.text(0.5, 0.5, k,
            ha='center', va='center', fontsize=36,
            color='darkgrey')

(Source code, 2x.png, png)

更多详情和示例请参见复杂且语义化的图形组合 (subplot_mosaic)。

`GridSpec.subplots()`#

GridSpec 类新增了 subplots 方法，因此可以这样写

fig.add_gridspec(2, 2, height_ratios=[3, 1]).subplots()

作为替代方案

fig.subplots(2, 2, gridspec_kw={"height_ratios": [3, 1]})

新的 `Axes.sharex`, `Axes.sharey` 方法 #

这些新方法允许在创建轴后*立即*共享它们。请注意，如果在创建后不立即共享轴，行为将是不确定的。

例如，它们可以用于选择性地链接使用 subplot_mosaic 一起创建的一些轴:

fig = plt.figure(constrained_layout=True)
axd = fig.subplot_mosaic([['.', 'histx'], ['histy', 'scat']],
                         gridspec_kw={'width_ratios': [1, 7],
                                      'height_ratios': [2, 7]})

axd['histx'].sharex(axd['scat'])
axd['histy'].sharey(axd['scat'])

(Source code, 2x.png, png)

tight_layout 现在支持 suptitle #

之前的版本没有考虑 Figure.suptitle，因此在调用 tight_layout 后，它可能与其他艺术家重叠：

(Source code, 2x.png, png)

从现在开始，将考虑 suptitle：

(Source code, 2x.png, png)

设置轴的方框比例 #

现在可以通过 set_box_aspect 直接设置轴框的纵横比。轴框的纵横比是轴高度和轴宽度在物理单位中的比例，与数据限制无关。这对于生成一个与数据无关的方形图，或者在具有固定（数据）纵横比的图像图旁边生成具有相同轴尺寸的非图像图非常有用。

有关使用案例，请查看 Axes box aspect 示例。

颜色和颜色映射 #

Turbo 色图 #

Turbo 是一个用于可视化的改进型彩虹色图，由 Google AI 团队为计算机视觉和机器学习创建。它的目的是显示深度和视差数据。更多详情请参见 Google AI 博客。

(Source code, 2x.png, png)

`colors.BoundaryNorm` 支持 extend 关键字参数 #

BoundaryNorm 现在有一个 extend 关键字参数，类似于 contourf 中的 extend。当设置为 'both'、'min' 或 'max' 时，它将相应的超出范围的值映射到 Colormap 查找表索引，这些索引接近其范围的适当端点，以便超出范围的值的颜色与其范围内的邻居相邻，但有所区别。颜色条从规范中继承了 extend 参数，因此例如，使用 extend='both'，颜色条将为超出范围的值提供三角形扩展，这些值的颜色与相邻范围内的颜色不同。

(Source code, 2x.png, png)

图例标签的文本颜色 #

现在可以通过向 legend 传递参数 labelcolor 来设置图例标签的文本颜色。labelcolor 关键字可以是：

单一颜色（可以是字符串或RGBA元组），用于调整所有标签的文本颜色。
一个列表或元组，允许单独设置每个标签的文本颜色。
linecolor 设置每个标签的文本颜色以匹配相应的线条颜色。
markerfacecolor，它将每个标签的文本颜色设置为与相应的标记面颜色匹配。
markeredgecolor，它将每个标签的文本颜色设置为与相应的标记边缘颜色匹配。

(Source code, 2x.png, png)

Pcolor 和 Pcolormesh 现在接受 `shading='nearest'` 和 `'auto'`#

之前，axes.Axes.pcolor 和 axes.Axes.pcolormesh 处理 x 和 y 与 C 具有相同（各自）大小的情况时，通过丢弃 C 的最后一行和最后一列，并将 x 和 y 视为 C 中剩余行和列的边缘。然而，许多用户希望 x 和 y 位于 C 的行和列的中心。

为了适应这一点，shading='nearest' 和 shading='auto' 是 shading 关键字参数的新允许字符串。'nearest' 将在 x 和 y 与 C 具有相同维度时将颜色居中（否则将抛出错误）。shading='auto' 将根据 X、Y、C 的大小选择 'flat' 或 'nearest'。

如果 shading='flat'，那么 X 和 Y 的维度应该比 C 大一。如果 X 和 Y 与 C 具有相同的维度，则使用之前的行为，丢弃 C 的最后一行和最后一列，并发出一个 DeprecationWarning。

用户还可以通过新的 rcParams["pcolor.shading"] (default: 'auto') 在其 .matplotlibrc 文件中或通过 rcParams 来指定此项。

参见 pcolormesh 的示例。

标题、刻度和标签 #

将标签对齐到轴的边缘 #

set_xlabel, set_ylabel 和 ColorbarBase.set_label 支持一个 loc 参数用于简化定位。对于 xlabel，支持的值是 'left', 'center', 或 'right'。对于 ylabel，支持的值是 'bottom', 'center', 或 'top'。

默认设置通过 rcParams["xaxis.labelposition"] 和 rcParams["yaxis.labelposition"] 控制；Colorbar 标签根据其方向采用基于 rcParam 的设置。

(Source code)

(2x.png, png)

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允许使用字符串或函数输入来设置刻度格式化器 #

set_major_formatter 和 set_minor_formatter 现在除了接受 Formatter 实例外，还接受 str 或函数输入。对于 str，会自动生成并使用 StrMethodFormatter。对于函数，会自动生成并使用 FuncFormatter。换句话说，:

ax.xaxis.set_major_formatter('{x} km')
ax.xaxis.set_minor_formatter(lambda x, pos: str(x-5))

是以下内容的快捷方式:

import matplotlib.ticker as mticker

ax.xaxis.set_major_formatter(mticker.StrMethodFormatter('{x} km'))
ax.xaxis.set_minor_formatter(
    mticker.FuncFormatter(lambda x, pos: str(x-5))

(Source code, 2x.png, png)

`Axes.set_title` 获得了一个 y 关键字参数来控制自动定位 #

set_title 尝试自动定位标题以避免顶部 x 轴上的任何装饰器。这并不总是理想的，因此现在 y 是 set_title 的一个显式关键字参数。它默认为 None，这意味着使用自动定位。如果提供了值（即 3.0 之前的默认值是 y=1.0），则自动定位将被关闭。这也可以通过新的 rcParameter rcParams["axes.titley"] (default: None) 来设置。

(Source code, 2x.png, png)