Matplotlib 3.4.0 版本新特性（2021 年 3 月 26 日）#

有关自上次修订以来所有问题和拉取请求的列表，请参阅 3.10.0 版本的 GitHub 统计数据（2024 年 12 月 13 日）。

创建新轴的函数的行为（pyplot.axes, pyplot.subplot, figure.Figure.add_axes, figure.Figure.add_subplot) 已更改。过去，这些函数会检测您是否尝试使用与当前图形中已存在的轴相同的关键字参数来创建轴，如果是，它们将返回现有轴。现在，pyplot.axes, figure.Figure.add_axes 和 figure.Figure.add_subplot 将始终创建新轴。pyplot.subplot 将继续重用具有匹配的子图规范和相等 kwargs 的现有轴。

相应地，获取当前轴的函数的行为 (pyplot.gca, figure.Figure.gca) 已更改。过去，这些函数接受关键字参数。如果关键字参数与已存在的轴匹配，则将返回该轴，否则将使用这些关键字参数创建新轴。现在，仅当当前图形中根本没有轴时，才会考虑关键字参数。在未来的版本中，这些函数将完全不接受关键字参数。

`add_subplot`/`add_axes` 获得了 axes_class 参数 #

特别是，现在可以使用 fig.add_subplot(axes_class=mpl_toolkits.axislines.Axes) 等习惯用法来使用 mpl_toolkits 轴子类

Subplot 和 subplot2grid 现在可以使用约束布局 #

constrained_layout 依赖于图中每个逻辑布局的单个 GridSpec。之前，pyplot.subplot 和 pyplot.subplot2grid 每次被调用时都会添加一个新的 GridSpec，因此与 constrained_layout 不兼容。

现在，如果行数和列数与图中已有的顶层 GridSpec 相同，即 plt.subplot(2, 1, 2) 将使用与 plt.subplot(2, 1, 1) 相同的 GridSpec，并且 Figure 的 constrained_layout=True 选项将生效， subplot 尝试重用 GridSpec。

相反，混合使用 *nrows* 和 *ncols* 将 **不** 与 constrained_layout 一起工作：plt.subplot(2, 2, 1) 后跟 plt.subplots(2, 1, 2) 仍然会生成两个 GridSpec，并且 constrained_layout=True 将给出错误的结果。为了获得期望的效果，第二次调用可以指定第二个 Axes 打算覆盖的单元格：plt.subplots(2, 2, (2, 4))，或者可以使用更具 Python 风格的 plt.subplot2grid((2, 2), (0, 1), rowspan=2)。

绘图方法 #

`axline` 支持 transform 参数 #

现在，axline 支持 *transform* 参数，该参数应用于点 *xy1*，*xy2*。 *slope* （如果给定）始终采用数据坐标。

例如，这可以与 ax.transAxes 一起使用，以绘制具有固定斜率的线条。在以下图中，即使它们显示不同的数据限制，该线也会穿过两个 Axes 上的同一点。

fig, axs = plt.subplots(1, 2)

for i, ax in enumerate(axs):
    ax.axline((0.25, 0), slope=2, transform=ax.transAxes)
    ax.set(xlim=(i, i+5), ylim=(i, i+5))

（源代码, 2x.png, png）

条形图的新自动标签 #

添加了一个新的 Axes.bar_label 方法，用于自动标记条形图。

../../_images/sphx_glr_bar_label_demo_001.png — 新自动标签的示例。#

可以为 `bar` 和 `barh` 指定阴影线列表#

与某些其他矩形属性类似，现在可以将阴影线样式的列表传递给 bar 和 barh，以便创建具有不同阴影线样式的条形，例如：

（源代码, 2x.png, png）

设置 `BarContainer` 方向 #

BarContainer 现在接受一个新的字符串参数 *orientation*。它可以是 'vertical' 或 'horizontal'，默认为 None。

等高线图现在默认使用 ScalarFormatter #

将 fmt="%1.3f" 传递给等高线调用，以恢复旧的默认标签格式。

`Axes.errorbar` 正确循环非颜色属性 #

以前，如果明确指定了颜色，即使属性循环器用于其他属性（例如线型），Axes.errorbar 会错误地跳过 Axes 属性循环。现在，Axes.errorbar 将像 Axes.plot 一样推进 Axes 属性循环，也就是说，只要没有显式传递循环器中的所有属性即可。

例如，以下内容将循环遍历线型

x = np.arange(0.1, 4, 0.5)
y = np.exp(-x)
offsets = [0, 1]

plt.rcParams['axes.prop_cycle'] = plt.cycler('linestyle', ['-', '--'])

fig, ax = plt.subplots()
for offset in offsets:
    ax.errorbar(x, y + offset, xerr=0.1, yerr=0.3, fmt='tab:blue')

（源代码, 2x.png, png）

`errorbar` errorevery 参数与 markevery 匹配 #

与 plot 的 *markevery* 参数类似，errorbar 的 *errorevery* 参数现在接受切片和 NumPy 花式索引（必须与 *x* 的大小匹配）。

（源代码, 2x.png, png）

`hexbin` 支持 C 参数的数据引用 #

与 *x* 和 *y* 参数一样，Axes.hexbin 现在支持使用数据引用传递 *C* 参数。

data = {
    'a': np.random.rand(1000),
    'b': np.random.rand(1000),
    'c': np.random.rand(1000),
}

fig, ax = plt.subplots()
ax.hexbin('a', 'b', C='c', data=data, gridsize=10)

可以为 bar 和 barh 指定阴影线列表#

可以为 `bar` 和 `barh` 指定阴影线列表#