Figure對(duì)象全解析

專注于matplotlib的pyplot函數(shù)式繪圖的人，可能會(huì)說：Figure有什么需要解析的，我一直使用“plt.figure()”就足夠了，有時(shí)我甚至直接'plt.plot()'就行了。Figure對(duì)象有必要解析嗎？

Figure對(duì)象是matplotlib繪圖的開始，它是連接后端的橋梁，它是繪圖元素定位、布局的基礎(chǔ)。

一切可見元素皆是Artist

mpl框架的artist模塊中定義了一個(gè)抽象基類，用作定義下述對(duì)象的父類：

1. 將要渲染（render）到畫布（canvas）里的對(duì)象；
2. 所有可見的元素。

這些對(duì)象都是Artist的子類。

Artist提供了所有mpl繪圖的所有可見元素。Artist對(duì)象有兩種類型：

• 容器類型；
• 簡(jiǎn)單類型。

容器類型：可以容納、包含其它Artist對(duì)象的對(duì)象。如Figure, Axes。Figure可以包含多個(gè)Axes、Text等。Axes包含Axis，Line2D，Text等。

容器把包含在其內(nèi)的對(duì)象組織為一個(gè)整體。

簡(jiǎn)單類型：是標(biāo)準(zhǔn)的、最基本的繪圖元件，不能再包含其它對(duì)象，如Line2D, Text, Rectangle等。

Figure是一個(gè)頂級(jí)容器

matplotlib.artist模塊提供了一個(gè) Figure 類，它是頂層的容器型Artist，它容納所有繪圖元件。

在2D平面坐標(biāo)中，你應(yīng)該把它看成一個(gè)矩形（Rectangle）區(qū)域。創(chuàng)建一個(gè)Figure也就是在畫布上定義一塊矩形區(qū)域。

這個(gè)矩形區(qū)域有兩個(gè)最根本的用處：

1. 可以再劃分為多個(gè)子區(qū)域；如subplot就是在Figure矩形區(qū)域中劃分子區(qū)域。
2. 用于包含在其中的對(duì)象的坐標(biāo)定位參考。

第2點(diǎn)非常重要，它是坐標(biāo)變換、其它對(duì)象尺寸設(shè)置的參考對(duì)象。

Figure默認(rèn)是白色、無邊框的，把它填充一個(gè)其它顏色的前景色并設(shè)置邊框有助于我們理解它。

輸入如下代碼，創(chuàng)建一個(gè)有前景色和邊框的Figure:

Figure坐標(biāo)系統(tǒng)

Figure最重要的作用是提供了一個(gè)坐標(biāo)系統(tǒng)。如上圖所示，創(chuàng)建Figure時(shí)，它就在畫布上繪制了一塊矩形區(qū)域。

該矩形定義了Figure坐標(biāo)系統(tǒng)，矩形的左下角的坐標(biāo)是(0.0, 0.0)，右上角坐標(biāo)是(1.0，1.0)。

當(dāng)我們要將一個(gè)簡(jiǎn)單的artist放到figure中時(shí)，我們需要提供一個(gè)(x, y)坐標(biāo)，x, y在[0.0, 1.0]之間，用于確定放置的位置。

from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAggfrom matplotlib.figure import Figurefig =Figure(figsize=(6.4,4.8),  dpi=100, facecolor=(239/256,239/256,239/256), edgecolor=(82/256,101/256,155/256), linewidth=10.0, frameon=True, )canvas = FigureCanvasAgg(fig)#在figure的中心添加一個(gè)文本fig.text(0.5,0.5,'fig_center') s, (width, height) = canvas.print_to_buffer() from PIL import Image im = Image.frombytes('RGBA', (width, height), s)im.show() 

如果要將一個(gè)容器類的artist添加到figure中時(shí)，如，我們添加一個(gè)Axes到Figure中，我們不僅要提供定位坐標(biāo)（axes的左下角在figure中的位置），還要指定子容器相對(duì)于Figure的大小，用分?jǐn)?shù)表示，即把Figure的寬和長(zhǎng)看為1，子容器是它的“0.？”。

添加到figure中的axes，axes的左下角是定位坐標(biāo)，寬度和高度定義了axes的尺寸。axes的定位坐標(biāo)和尺寸都是相對(duì)于figue來計(jì)算的。

理解Figure的坐標(biāo)定位、尺寸參照作用，比掌握Figure的眾多參數(shù)設(shè)置更重要！

簡(jiǎn)單地理解后端

因?yàn)镕igure中一些參數(shù)、方法與后端有關(guān)，而我們一般繪圖又很少需要與后端打交道，但如果后端一點(diǎn)都不了解，又不利于從整體上把握matplotlib的架構(gòu)，所以這里用草根的語言和理解簡(jiǎn)單地介紹一下后端，記住以下幾點(diǎn)就差不多了，中高級(jí)部分再詳細(xì)討論。

• 后端就是在后臺(tái)將你的繪圖代碼翻譯為計(jì)算機(jī)繪圖語言（算法）、并繪制成圖形、顯示到屏幕上的程序模塊。
• 后端決定了支持的圖形格式、渲染的方式等；所以，有些參數(shù)僅支持一部分后端。
• 后端還是計(jì)算機(jī)屏幕坐標(biāo)與圖形坐標(biāo)映射的工具。

試想，你并沒有直接操控計(jì)算機(jī)顯示系統(tǒng)，你僅是在寫python代碼，你的代碼是如何與計(jì)算機(jī)顯示系統(tǒng)良好對(duì)接的呢？你繪制的繪圖元件為什么總是能正確地在屏幕上顯示出來，而沒有發(fā)生位置錯(cuò)亂、顏色錯(cuò)誤呢？

簡(jiǎn)單地理解：后端就是將你的代碼轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)圖形語言，并正確地在屏幕上顯示出來的后臺(tái)程序塊。

Figure基礎(chǔ)參數(shù)使用

Figure類的調(diào)用

class matplotlib.figure.Figure( figsize=None,  dpi=None,  facecolor=None,  edgecolor=None,  linewidth=0.0,  frameon=None,  subplotpars=None,  tight_layout=None,  constrained_layout=None)

實(shí)例化Figure類時(shí)，需要9個(gè)參數(shù)，但Figure類定義中，這些形參都提供了默認(rèn)值。所以，我們可以一個(gè)參數(shù)都不提供，就會(huì)取默認(rèn)參數(shù)rcParams中的設(shè)置創(chuàng)建一個(gè)figure實(shí)例。

大部分參數(shù)的設(shè)置和用法一目了然，下面補(bǔ)充解釋下面幾個(gè)參數(shù)：

• color
• subplotpars=None,
• tight_layout=None,
• constrained_layout=None

color：matplotlib的顏色，可以使用常用顏色的名稱指定顏色，如'red', 'blue'等，也可以使用浮點(diǎn)數(shù)3元素元組表示的RGB顏色，如(0.1, 0.2, 0.5)，也可以這樣(239/256,239/256,239/256)。

subplotpars：是SubplotParams類的一個(gè)實(shí)例，定義子圖參數(shù)。如果不提供該參數(shù)，則用rcParams['figure.subplot.*']作為子圖參數(shù)。一般無需設(shè)置它，默認(rèn)即可。

要自定義Figure的subplotpars參數(shù)，先創(chuàng)建一個(gè)figure.SubplotParams類的實(shí)例。該類的前4個(gè)參數(shù)依次是子圖（矩形區(qū)域）的“左、底、右、頂”邊在Figure中的位置，浮點(diǎn)數(shù)。

*wspace: *

float，子圖之間預(yù)留空間的寬度大小，用平均axis軸線寬度的分?jǐn)?shù)表示。

*hspace: *

float，子圖之間預(yù)留空間的高度大小，用平均axis軸線高度的分?jǐn)?shù)表示。

下面是默認(rèn)的rcParams['figure.subplot.*']，單位是figure的分?jǐn)?shù)。

 'figure.subplot.bottom': 0.11, 'figure.subplot.hspace': 0.2, 'figure.subplot.left': 0.125, 'figure.subplot.right': 0.9, 'figure.subplot.top': 0.88, 'figure.subplot.wspace': 0.2,

tight_layout：布爾值，或字典。設(shè)置如何調(diào)整子圖的布局。如果為False，使用subplotpars參數(shù)；如果為True，使用帶有默認(rèn)padding的tight_layout調(diào)整subplot參數(shù)。

• =True, pad = 1.08，是字體的1.08倍大小，它遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于rcParams['figure.subplot.*']中的設(shè)置值。
• =False, 使用subplotpars參數(shù)設(shè)置，subplotpars默認(rèn)為None，即，用rcParams['figure.subplot.*']中的設(shè)置。

下圖是設(shè)置：tight_layout = False /True 的效果比較。

from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAggfrom matplotlib.figure import Figure,SubplotParamsfrom matplotlib.axes import Axesimport numpy as npfrom numpy import mathfig =Figure(figsize=(9.6,4.8),  dpi=100, facecolor=(239/256,239/256,239/256), edgecolor=(82/256,101/256,155/256), linewidth=10.0, frameon=True, subplotpars=None,  tight_layout=True,  constrained_layout=None )canvas = FigureCanvasAgg(fig)ax_fca = (249/256,244/256,206/256)ax_fcb = (138/256,176/256,209/256)pl_cb = (8/256,89/256,156/256)pl_cr = (239/256,8/256,8/256)ax_a = fig.add_subplot(121,facecolor=ax_fca)ax_b = fig.add_subplot(122,facecolor=ax_fcb) x = np.arange(0, 2*math.pi, 0.001)y = np.sin(x)ax_a.plot(x, y, color=pl_cr)ax_b.plot(x, y, color=pl_cb) ax_a.plot(x, np.cos(x), color='g')ax_b.plot(x, np.cos(x), color='r') s, (width, height) = canvas.print_to_buffer() from PIL import Image im = Image.frombytes('RGBA', (width, height), s)im.show() 

還可以提供一個(gè)字典給 tight_layout，下面是在字典中設(shè)置tight_layout的示例：

有意將tight_layout的一些參數(shù)設(shè)置得很夸張，以突出效果：

constrained_layout：布爾值，如果'True'，使用約束布局來調(diào)整繪圖元素的位置。類似 tight_layout, 但設(shè)計(jì)得更加靈活。中級(jí)篇中再詳細(xì)介紹。

注意：constrained_layout=True 與 subplots_adjust 和 tight_layout 不兼容，即不能同時(shí)設(shè)置為True。

下一篇將詳細(xì)討論figure的方法和屬性。