Matplotlib 3.4.0 的新特性 (2021年3月26日)#

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

创建新 Axes 的函数（pyplot.axes、pyplot.subplot、figure.Figure.add_axes、figure.Figure.add_subplot）的行为已更改。过去，这些函数会检测你是否尝试使用与当前 Figure 中已存在的 Axes 相同的参数来创建 Axes，如果是，它们将返回现有的 Axes。现在，pyplot.axes、figure.Figure.add_axes 和 figure.Figure.add_subplot 将始终创建新的 Axes。pyplot.subplot 将继续重用具有匹配子图规格和相等 kwargs 的现有 Axes。

相应地，获取当前 Axes 的函数（pyplot.gca, figure.Figure.gca）的行为已经改变。过去，这些函数接受关键字参数。如果关键字参数与已存在的 Axes 匹配，则返回该 Axes，否则会使用这些关键字参数创建新的 Axes。现在，只有在当前图形中完全没有 Axes 的情况下，才会考虑关键字参数。在未来的版本中，这些函数将完全不接受关键字参数。

`add_subplot`/`add_axes` 增加了一个 axes_class 参数 #

特别是，mpl_toolkits 的 Axes 子类现在可以通过惯用方式使用，例如 fig.add_subplot(axes_class=mpl_toolkits.axislines.Axes)

Subplot 和 subplot2grid 现在可以与约束布局一起工作 #

constrained_layout 依赖于图表上每个逻辑布局的单个 GridSpec。以前，pyplot.subplot 和 pyplot.subplot2grid 每次调用时都会添加一个新的 GridSpec，因此与 constrained_layout 不兼容。

现在 subplot 尝试重用 GridSpec ，如果行数和列数与图表中已有的顶级 GridSpec 相同，即 plt.subplot(2, 1, 2) 将使用与 plt.subplot(2, 1, 1) 相同的 GridSpec，并且 constrained_layout=True 选项将适用于 Figure。

相比之下，混合使用 nrows 和 ncols 将不会与 constrained_layout 一起工作：plt.subplot(2, 2, 1) 之后是 plt.subplots(2, 1, 2) 仍将生成两个 GridSpec，并且 constrained_layout=True 将产生不良结果。为了获得所需的效果，第二次调用可以指定第二个 Axes 所覆盖的单元格：plt.subplots(2, 2, (2, 4))，或者可以使用更 Pythonic 的 plt.subplot2grid((2, 2), (0, 1), rowspan=2)。

绘图方法 #

`axline` 支持 transform 参数 #

axline 现在支持 transform 参数，该参数应用于点 xy1, xy2。*slope*（如果给出）始终在数据坐标中。

例如，这可以与 ax.transAxes 一起使用来绘制具有固定斜率的线条。在下面的图中，线条穿过两个 Axes 上的同一点，尽管它们显示的数据范围不同。

fig, axs = plt.subplots(1, 2)

for i, ax in enumerate(axs):
    ax.axline((0.25, 0), slope=2, transform=ax.transAxes)
    ax.set(xlim=(i, i+5), ylim=(i, i+5))

可以为 bar 和 barh 指定一系列的填充样式。#

可以向 Axes.plot 传递一个带有标签的可迭代对象#

可以为 `bar` 和 `barh` 指定一系列的填充样式。#

可以向 `Axes.plot` 传递一个带有标签的可迭代对象#