plt.figure()参数使用详解及运行演示

下面我来详细讲解一下“plt.figure()参数使用详解及运行演示”的攻略。

1. matplotlib.pyplot.figure()

matplotlib.pyplot.figure()是用于创建一个具有指定属性的新Figure对象的函数。Figure对象用于承载并展示所有的图形元素。在创建Figure实例后，我们需要在其上添加一个或多个Axes对象才能绘图。

在使用plt.figure()时，我们可以使用以下参数：

• num：指定图表的编号，如果不指定，将以当前时间戳为编号；
• figsize：指定图表的宽和高，单位为英寸；
• dpi：指定图表的分辨率，即每英寸多少个像素；
• facecolor：背景颜色；
• edgecolor：边框颜色；
• frameon：是否显示边框。

示例一：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建Figure实例，设置图表宽为6英寸，高为4英寸，编号为1
fig = plt.figure(num=1, figsize=(6, 4), dpi=100, facecolor='w', edgecolor='k', frameon=True)

# 添加两个Axes对象
ax1 = fig.add_subplot(2, 1, 1)
ax2 = fig.add_subplot(2, 1, 2)

# 在第一个Axes对象上绘制一条曲线
ax1.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3], 'ro-')
ax1.set_title('Plot 1')

# 在第二个Axes对象上绘制一个散点图
ax2.scatter([1, 2, 3, 4], [2, 3, 1, 4], s=[20, 40, 60, 80])
ax2.set_title('Plot 2')

# 显示图表
plt.show()

在这个示例中，我们首先创建一个宽为6英寸、高为4英寸、编号为1的新图表，然后把它划分成两个部分，分别用于绘制一条曲线和一个散点图。通过使用ax1和ax2这两个Axes对象进行绘图，我们可以轻松地在同一个Figure对象上绘制多个图形元素。最后，我们使用plt.show()函数显示图表。

示例二：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建Figure实例，设置图表宽为8英寸，高为6英寸，分辨率为150dpi
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6), dpi=150)

# 在Axes对象上绘制一个线性图
ax.plot([0, 1, 2, 3, 4], [1, 3, 2, 4, 3], 'b-', label='line 1')

# 添加标题和图例
ax.set_title('Linearity')
ax.legend(loc='best')

# 显示图表
plt.show()

在这个示例中，我们首先使用plt.subplots()函数创建了一个新的Figure实例和一个相关联的Axes对象，然后在这个Axes对象上绘制了一条线性图。使用ax.set_title()和ax.legend()函数添加了标题和图例，最后通过plt.show()函数显示了图表。

希望这两个示例能够帮助你更好地理解plt.figure()函数的参数用法。