Plot 的生命周期

我们的数据

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控制样式

Matplotlib中提供了许多样式，以使您可以根据需要定制可视化。要查看样式列表，可以使用 style。

 

 

 您可以使用以下方法激活样式：

 

 

 现在，让我们重新绘制上面的图，以查看其外观：

 

 

 样式控制着很多东西，例如颜色，线宽，背景等。

自定义情节¶

现在，我们已经有了所需的总体外观图，因此我们对其进行微调，以使其可以打印。首先，让我们在x轴上旋转标签，以使其更清晰地显示

如果我们想一次设置许多项目的属性，则使用该pyplot.setp()功能很有用。这将获取一个Matplotlib对象列表（或多个列表），并尝试为每个对象设置一些样式元素。

 

 

 

 

 

 

结合多种可视化

可以在的相同实例上绘制多个绘图元素 axes.Axes。为此，我们只需要在该轴对象上调用另一种plot方法即可。

 

 

 

 

 

 

保存我们的plot

现在我们对绘图的结果感到满意，我们希望将其保存到磁盘。我们可以在Matplotlib中保存许多文件格式。要查看可用选项的列表，请使用：

 

 

 

然后，我们可以使用figure.Figure.savefig()来将图形保存到磁盘。请注意，我们将在下面显示几个有用的标志：

• transparent=True 如果格式支持，则使保存的图形的背景透明。
• dpi=80 控制输出的分辨率（每平方英寸的点数）。
• bbox_inches="tight" 使图形的边界适合我们的绘图。

 

 下面可以看到保存的文档