matplotlib（三） | 易学教程

刻度、标签和图例

对于大多数的图表装饰项，其主要实现方式有二：使用过程型的pyplot接口以及更为面向对象的原生matplotlib API

pyplot接口的设计目的就是交互式使用
调用时不带参数，则返回当前的参数值。
调用时带参数，则设置参数值。

设置标题、轴标签、刻度以及刻度标签

说明自定义轴，创建一个简单的图像并绘制一段随机漫步
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要改变x轴刻度，最简单的办法是使用set_xticks和set_xticklabels。
可以通过set_xticklabels将任何其他的值用作标签。

>>> ticks = ax.set_xticks([0, 250, 500, 750, 1000])
>>> labels = ax.set_xticklabels(['one', 'two', 'three', 'four', 'five'],rotation=30, fontsize='small')

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rotation选项设定x刻度标签倾斜30度。用set_xlabel为X轴设置一个名称，并用set_title设置一个标题
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Y轴的修改方式与此类似，将上述代码中的x替换为y即可。轴的类有集合方法，可以批量设定绘图选项。
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添加图例

图例（legend）是另一种用于标识图表元素的重要工具。添加图例的方式有多种。最简单的是在添加subplot的时候传入label参数
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可以调用ax.legend()或plt.legend()来自动创建图例

ax.legend(loc='best')

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注解以及在Subplot上绘图

除标准的绘图类型，绘制一些子集的注解，可能是文本、箭头或其他图形等。注解和文字可以通过text、arrow和annotate函数进行添加。text可以将文本绘制在图表的指定坐标(x,y)，还可以加上一些自定义格式。

ax.text(x, y, 'Hello world!', family='monospace', fontsize=10)

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注解中可以既含有文本也含有箭头。

from datetime import datetime 
fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) 
data = pd.read_csv('examples/spx.csv', index_col=0, parse_dates= True) 
spx = data['SPX'] 
spx.plot(ax=ax, style='k-') 
crisis_data = [ (datetime(2007, 10, 11), 'Peak of bull market'), (datetime(2008, 3, 12), 'Bear Stearns Fails'), (datetime(2008, 9, 15), 'Lehman Bankruptcy') ]
for date, label in crisis_data: ax.annotate(label, xy=(date, spx.asof(date) + 75), xytext=(date, spx.asof(date) + 225), arrowprops=dict(facecolor='black', headwidth=4, width=2, headlength=4), horizontalalignment='left', verticalalignment='t op')
# Zoom in on 2007-2010 
ax.set_xlim(['1/1/2007', '1/1/2011']) 
ax.set_ylim([600, 1800]) 

ax.set_title('Important dates in the 2008-2009 financial crisis' )

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图形的绘制要麻烦一些。matplotlib有一些表示常见图形的对象。这些对象被称为块（patch）。其中有些（如Rectangle和Circle），可以在matplotlib.pyplot中找到，但完整集合位于matplotlib.patches。
要在图表中添加一个图形，你需要创建一个块对象shp，然后通过ax.add_patch(shp)将其添加到subplot中。
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来源：CSDN

作者：LinGavinQ

链接：https://blog.csdn.net/qq_42893334/article/details/104080988

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