图形简介

fig = plt.figure(figsize=(2, 2), facecolor='lightskyblue',
                 layout='constrained')
fig.suptitle('Figure')
ax = fig.add_subplot()
ax.set_title('Axes', loc='left', fontstyle='oblique', fontsize='medium')

（源代码, 2x.png, png）

在查看 Matplotlib 可视化时，您几乎总是在查看放置在Figure上的艺术家 (Artists)。在上面的示例中，图形是蓝色区域，add_subplot已将一个 Axes 艺术家添加到了 Figure（参见图形的组成部分）。更复杂的可视化可以将多个坐标轴添加到图形、颜色条、图例和注释中，并且坐标轴本身可以添加多个艺术家 (Artists)（例如，ax.plot 或 ax.imshow）。

查看图形

我们将在下面更详细地讨论如何创建图形，但首先了解如何查看图形很有帮助。这取决于您如何使用 Matplotlib 以及您正在使用的后端。

笔记本和 IDE

通过默认的内联后端生成的图形的Jupyter Notebook 屏幕截图。

如果您正在使用笔记本（例如Jupyter）或渲染笔记本的 IDE（PyCharm、VSCode 等），那么它们都有一个后端，当执行代码单元格时会渲染 Matplotlib 图形。默认的 Jupyter 后端（%matplotlib inline）创建静态图，默认情况下会修剪或扩展图形大小，使其在添加到图形的艺术家周围有一个紧密的框（请参阅下面的保存图形）。对于 Jupyter 中的交互式图，您将需要使用 ipython“魔法”，例如 %matplotlib widget，用于 jupyter lab 或 notebook>=7 中的 ipympl 后端，或 %matplotlib notebook，用于 notebook<7 或 nbclassic 中的 Matplotlib 笔记本。

注意

ipympl 后端位于单独的包中，请参阅安装 ipympl。

使用 %matplotlib notebook 魔法生成的交互式图形的 Jupyter Notebook 屏幕截图。如果使用JupyterLab，用户还应尝试类似的widget后端。

另请参阅

交互式图形.

独立脚本和交互式使用

如果用户在具有窗口系统的客户端上，则可以使用许多后端将图形渲染到屏幕上，通常使用 Python Qt、Tk 或 Wx 工具包，或本机 MacOS 后端。这些通常在用户的matplotlibrc 中选择，或者在会话或脚本的开头调用，例如 matplotlib.use('QtAgg')。

通过 python 脚本生成并使用 QtAgg 后端显示的图形的屏幕截图。

从脚本或交互式方式（例如，从IPython shell）运行时，图形将不会显示，直到我们调用 plt.show()。图形将出现在新的 GUI 窗口中，通常会有一个工具栏，其中包含用于与图形交互的缩放、平移和其他工具。默认情况下，plt.show() 会阻止脚本或 shell 的进一步交互，直到图形窗口关闭，尽管可以出于某些目的将其关闭。有关更多详细信息，请参阅交互模式。

请注意，如果您在无法访问窗口系统的客户端上，则图形将回退为使用“Agg”后端绘制，并且无法查看，但可以保存。

另请参阅

交互式图形.

创建图形

到目前为止，创建图形最常见的方法是使用 pyplot 接口。如Matplotlib 应用程序接口 (API) 中所述，pyplot 接口有两个用途。一是启动后端并跟踪 GUI 窗口。另一个是坐标轴和艺术家的全局状态，允许使用绘图方法的简短形式 API。在上面的示例中，我们将 pyplot 用于第一个目的，并创建图形对象 fig。作为副作用，fig 也会添加到 pyplot 的全局状态，并且可以通过 gcf 访问。

用户通常在创建图形时需要一个坐标轴或坐标轴网格，因此除了 figure 之外，还有一些方便的方法可以同时返回图形和一些坐标轴。可以使用 pyplot.subplots（它只是简单地包装了 Figure.subplots）来实现简单的坐标轴网格。

fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(4, 3), layout='constrained')

（源代码, 2x.png, png）

更复杂的网格可以使用 pyplot.subplot_mosaic （它封装了 Figure.subplot_mosaic）来实现。

fig, axs = plt.subplot_mosaic([['A', 'right'], ['B', 'right']],
                              figsize=(4, 3), layout='constrained')
for ax_name, ax in axs.items():
    ax.text(0.5, 0.5, ax_name, ha='center', va='center')

(源代码, 2x.png, png)

有时，我们希望在 Figure 中有一个嵌套布局，其中两组或多组 Axes 不共享同一个子图网格。我们可以使用 add_subfigure 或 subfigures 在父 Figure 中创建虚拟的 Figure；有关更多详细信息，请参阅 Figure 子图。

fig = plt.figure(layout='constrained', facecolor='lightskyblue')
fig.suptitle('Figure')
figL, figR = fig.subfigures(1, 2)
figL.set_facecolor('thistle')
axL = figL.subplots(2, 1, sharex=True)
axL[1].set_xlabel('x [m]')
figL.suptitle('Left subfigure')
figR.set_facecolor('paleturquoise')
axR = figR.subplots(1, 2, sharey=True)
axR[0].set_title('Axes 1')
figR.suptitle('Right subfigure')

(源代码, 2x.png, png)

可以直接实例化 Figure 实例，而无需使用 pyplot 接口。如果您想要创建自己的 GUI 应用程序或不希望携带 pyplot 全局状态的服务，通常才需要这样做。有关如何执行此操作的示例，请参阅 在图形用户界面中嵌入 Matplotlib 中的嵌入示例。

Figure 选项

创建 Figure 时有一些可用选项。屏幕上的 Figure 大小由 figsize 和 dpi 设置。figsize 是 Figure 的 (宽度, 高度)，单位为英寸（或者，如果愿意，可以使用 72 印刷点的单位）。dpi 是 Figure 将被渲染的每英寸像素数。为了使您的 Figure 在屏幕上以您请求的物理尺寸显示，您应该将 dpi 设置为与您的图形系统相同的 dpi。请注意，许多图形系统现在使用“dpi 比率”来指定使用多少屏幕像素来表示一个图形像素。Matplotlib 将 dpi 比率应用于传递给 Figure 的 dpi，使其具有更高的分辨率，因此您应该将较低的数字传递给 Figure。

facecolor、edgecolor、linewidth 和 frameon 选项都以预期的方式更改 Figure 的外观，如果将 frameon 设置为 False，则使 Figure 透明。

最后，用户可以使用 layout 参数为 Figure 指定一个布局引擎。目前，Matplotlib 提供了 “constrained”、“compressed” 和 “tight” 布局引擎。这些引擎会缩放 Figure 内的轴以防止刻度标签重叠，并尝试对齐轴，并且可以为许多常见情况节省大量手动调整 Figure 上的艺术家的时间。

添加艺术家

Figure 类有许多方法可以将艺术家添加到 Figure 或 SubFigure。到目前为止，最常见的是添加各种配置的轴（add_axes、add_subplot、subplots、subplot_mosaic）和子图 (subfigures)。颜色条会在 Figure 级别添加到 Axes 或 Axes 组 (colorbar)。也可以拥有一个 Figure 级别的图例 (legend)。其他艺术家包括 Figure 范围的标签 (suptitle、supxlabel、supylabel) 和文本 (text)。最后，可以使用 add_artist 直接添加低级艺术家，通常要注意使用适当的变换。通常这些包括 Figure.transFigure，其范围在每个方向上从 0 到 1，表示当前 Figure 大小的分数，或 Figure.dpi_scale_trans，它将以英寸为单位，从 Figure 的左下角开始（有关更多详细信息，请参阅 变换教程）。

保存 Figure

最后，可以使用 savefig 方法将 Figure 保存到磁盘。fig.savefig('MyFigure.png', dpi=200) 将以 200 点/英寸的分辨率，将 PNG 格式的 Figure 保存到磁盘上当前目录中的文件 MyFigure.png。请注意，文件名可以包含文件系统上任何位置的相对或绝对路径。

支持多种类型的输出，包括 PNG、GIF、JPEG、TIFF 等光栅格式以及 PDF、EPS 和 SVG 等矢量格式。

默认情况下，保存的 Figure 的大小由 Figure 大小（英寸）和光栅格式的 dpi 设置。如果未设置 dpi，则使用 Figure 的 dpi。请注意，如果 Figure 包括已被 栅格化 的艺术家，则 dpi 对于 PDF 等矢量格式仍然有意义；指定的 dpi 将是栅格化对象的分辨率。

可以使用 savefig 的 bbox_inches 参数更改 Figure 的大小。这可以手动指定，单位仍然是英寸。但是，到目前为止最常见的用法是 bbox_inches='tight'。此选项会“收缩包裹”，根据需要修剪或扩展 Figure 的大小，使其紧贴 Figure 中的所有艺术家，并留有小的填充，可以使用 pad_inches 指定，默认为 0.1 英寸。下图中的虚线框显示了如果在 savefig 中使用 bbox_inches='tight' 时将保存的 Figure 部分。

(源代码, 2x.png, png)