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于mpl（Matplotlib）的冷知识 Matplotlib是一个用于Python编程语言的数据可视化工具，被广泛应用于数据分析、机器学习等领域。 虽然Matplotlib使用十分广泛，但是其中存在一些冷知识，这些知识在Matplotlib的深度使用中显得尤为重要。 本文介绍一些关于Matplotlib的冷知识，帮助使用Matplotlib的开发者提升编写代码的效率和图表的可视化效果。 1. 配置matplotlib的rcParams 在Matplotlib中，rcParams是用于控制图表的基本样式和元素的全局变量。 如果您想改变所有图表的默认外观，那么可以通过修改rcParams来实现。例如修改字体、字体大小、线条宽度等等。如下代码： import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' # 宋体 plt.rcParams['font.size'] = 14 # 字体大小 plt.rcParams['axes.linewidth'] = 3 # 线条宽度 2. 使用subplot（子图） 使用subplot函数可以在同一画布上创建多个子图，使用良好的子图布局可以帮助您更好地处理数据。下面的代码演示了如何使用subplot创建多个子图。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 10, 100) # 创建一个画布 fig, ax = plt.subplots() # 绘制曲线 ax.plot(x, np.sin(x), '-b', label='sin(x)') ax.plot(x, np.cos(x), '--r', label='cos(x)') # 设置图例 ax.legend(loc='upper left') # 创建一个子图 fig, ax = plt.subplots(2, 1, sharex='col', sharey='row') # 绘制第一个曲线 ax[0].plot(x, np.sin(x), '-b', label='sin(x)') ax[0].legend() # 绘制第二个曲线 ax[1].plot(x, np.cos(x), '--r', label='cos(x)') ax[1].legend() # 展示图像 plt.show() 3. 海拔线条（zorder） 在Matplotlib中，使用zorder参数可以控制线条的堆叠顺序，使一条线条位于另一条线条之上或之下。下面的代码演示了如何使用zorder来调整线条的堆叠顺序。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, np.pi*2, 100) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y1, color='red', linewidth=2.5, linestyle='-', alpha=0.8, label='sin(x)', zorder=1) ax.plot(x, y2, color='blue', linewidth=2.5, linestyle='-', alpha=0.8, label='cos(x)', zorder=2) # 设置标题和标签 plt.title('sin(x) and cos(x)') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') ax.legend(loc='upper right') # 展示图像 plt.show() 4. 处理缺失值 在Matplotlib中，出现数据缺失值时，不同的绘图函数会表现出不同的排列行为。有时需要把数据缺失的标记化，故，这个冷知识就非常的重要。下面的代码演示了如何处理缺失值： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, np.pi*2, 100) y1 = np.sin(x) y2 = np.zeros(100) y2[20:50] = np.nan y2[70:90] = np.cos(x[70:90]) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y1, color='red', linestyle='-', linewidth=2.5, label='sin(x)') ax.plot(x, y2, color='blue', marker='o', markersize=5, linestyle='-', linewidth=2.5, label='data') ax.set_xlim(0, 2*np.pi) ax.set_ylim(-1.1, 1.1) # 处理缺失值 ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') ax.xaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(np.pi / 2)) ax.xaxis.set_minor_locator(plt.MultipleLocator(np.pi / 4)) ax.yaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(0.2)) ax.yaxis.set_minor_locator(plt.MultipleLocator(0.1)) ax.grid(which='major', axis='both', linestyle='-', color='gray', linewidth=0.5) ax.grid(which='minor', axis='both', linestyle='--', color='gray', linewidth=0.5) # 设置标题和标签 plt.title('managing missing values on charts') ax.legend(loc='upper right') # 展示图像 plt.show() 5. 标注和箭头 Matplotlib 的 annotate() 函数可以轻松将文字标注到图形上，而 annotate() 的箭头参数还可以插入自定义箭头。下面的代码演示了如何在Matplotlib中使用annotate()函数： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, np.pi*2, 100) y = np.sin(x) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y, '-') # 添加箭头和文本标注 ax.annotate('Local max', xy=(np.pi/2, 1), xytext=(np.pi/2, 1.5), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05)) ax.annotate('Local min', xy=(np.pi*3/2, -1), xytext=(np.pi*3/2, -1.5), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05)) # 设置标题和标签 plt.title('Annotating points and arrows') plt.xlabel('x') plt.ylabel('sin(x)') # 展示图像 plt.show() 总之，虽然Matplotlib在绘图中使用广泛，但是一个熟练的matplotlib用户需要了解如何使用这些“冷知识”来提高效率和图表的可视化效果。我相信，这篇文章对正在学习Matplotlib的用户来说是有所帮助的。
