python(7):matplotlib库绘图细节记录

# 这篇内容暂时比较少
# 但会持续更新的呢

一、绘制图例

        使用函数matplotlib.pyplot.legend()

1.0、前言

        官方教程：matplotlib.pyplot.legend — Matplotlib 3.5.3 documentation

        官方教程很不错，能加载尽量去看官方的。

1.1、参数解析

1.1.1 设置行与列

（1）设置图例为多少列：ncol

        int类型, 默认值为: 1

（2）设置图例的行间距，即图例在垂直方向上的间距：labelspacing

        float类型, 默认值为和0.5倍的字体大小（font-size units）

        （default: rcParams["legend.labelspacing"] (default: 0.5)）

（3）设置图例的列间距，即图例在水平方向上不同列之间的间距：columnspacing

        float类型, , 默认值为和2.0倍的字体大小（font-size units）

        (default: rcParams["legend.columnspacing"] (default: 2.0))

二、绘图颜色、形状、清晰度

2.1 绘图清晰度调整

        直接使用plt导出时的图片清晰度不太够，这是因为plt默认dpi(DPI是指每英寸的像素，也就是扫描精度。DPI越低，扫描的清晰度越低)是90，这里可以调整，但调整后相应字体等大小会发生变化，需要对应调整图像尺寸大小。示例如下：

# fig = plt.figure(figsize=(8.2,12))  # 定义图的大小--开始的
fig = plt.figure(figsize=(8.3,15),dpi=120)  # 定义图的大小---调整后的

三、 边框布局

3.1 取消显示边框

ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['bottom'].set_visible(False)
ax.spines['left'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)

示例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
# 创建示例数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
 
# 创建子图
fig, ax = plt.subplots()
 
# 绘制曲线
ax.plot(x, y)
 
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['bottom'].set_visible(False)
ax.spines['left'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
 
 
# 手动设置y轴刻度值
new_yticks = [0.3, 0.5]
ax.set_yticks(new_yticks)
 
# 添加标签和标题
ax.set_xlabel('X轴标签')
ax.set_ylabel('Y轴标签')
ax.set_title('手动设置Y轴刻度值的示例')
 
# 显示图形
plt.show()