4.8Python数据处理篇之Matplotlib系列(八)--

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前言

今天我们来学习一下plt.figure()方法

（一）figure()方法的定义

官网介绍：

https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.figure.html?highlight=pyplot%20figure#matplotlib.pyplot.figure
原函数得定义：
pyplot.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True, FigureClass=<class 'matplotlib.figure.Figure'>, clear=False, **kwargs)

（二）figure()方法的参数

注：edgecolor需要在linewidth设置比较大的时候才可见。

可选参数	说明	默认值
num=int/string	一个窗口的id标识	默认是序号递增
figsize=(float, float)	窗体的大小，宽度与高度，单位是英寸	[6.4, 4.8]
dpi=int	窗体的分别率，间接的的也影响窗体的大小	100
linewidth	窗体的边框宽度	0.0
facecolor="color"	窗口的背景颜色,也可以用”#xxxxxx"表示颜色	'w'
edgecolor="color"	窗口的边框颜色,颜色表示同上。	'w'
frameon=bool	是否绘制边框线与背景色	True
clear	擦出画布	Fase

（三）figure()方法的例子

1.多窗体绘图：

注意观察num, figsize,facecolor, edgecolor参数值得变化。

（1）源代码

# 导入模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y1 = x
y2 = x**2
y3 = x**(1/2)

# 创建窗体绘图1
plt.figure(frameon=False)
plt.plot(x, y1)

# 创建窗体绘图2
plt.figure(num=3, figsize=(2, 6), facecolor="b", edgecolor='r', linewidth=5)
plt.plot(x, y2)

# 创建窗体绘图3
plt.figure(num="函数3", figsize=(5, 3), facecolor="g", edgecolor="y", linewidth=5)
plt.plot(x, y3)

# 展示
plt.show()

（2）输出效果

01.png

2.窗口得分别率

注意dip, frameon参数值得变化

clear暂时不知道怎么用，你知道了，请告诉我。

（1）源代码

# 导入模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y1 = x
y2 = x**2
y3 = x**(1/2)

# 创建窗体绘图1
plt.figure()
plt.plot(x, y1)

# 创建窗体绘图2
plt.figure(dpi=150, linewidth=5, facecolor="r", frameon=False)
plt.plot(x, y2)

# 创建窗体绘图3
plt.figure(dpi=50, facecolor="g", clear=True)
plt.plot(x, y3)

# 展示
plt.show()

（2）输出效果：

02.png

参考文献：

【1】https://blog.csdn.net/black_shuang/article/details/81299200

【2】https://blog.csdn.net/zjyklwg/article/details/79477261

【3】http://www.itkeyword.com/doc/874304070537533181/matplotlib-savefig-edgecolor-has-no-effect

作者：Mark

日期：2019/03/12 周二