matplotlib技巧---9.共享坐標軸、創建多個subplot、調整橫坐標、放置文本框、latext文字、平移坐標軸、清除繪圖、清除坐標軸、設置中文

1. 共享坐標軸

　　當你通過pyplot.subplot()、pyplot.axes()函數或者Figure.add_subplot()、Figure.add_axes()方法創建一個Axes時，你可以通過sharex關鍵字參數傳入另一個Axes表示共享X軸；或者通過sharey關鍵字參數傳入另一個Axes表示共享Y軸。共享軸線時，當你縮放某個Axes時，另一個Axes也跟着縮放。

舉例：

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax1.plot([1,2,3,4,5])
ax2 = fig.add_subplot(212,sharex=ax1)
ax2.plot([7,6,5,4,3,2,1])
fig.show()

2. 創建多個 subplot

如果你想創建網格中的許多subplot，舊式風格的代碼非常繁瑣：

# 舊式風格
fig=plt.figure()
ax1=fig.add_subplot(221)
ax2=fig.add_subplot(222,sharex=ax1,sharey=ax1)
ax3=fig.add_subplot(223,sharex=ax1,sharey=ax1)
ax4=fig.add_subplot(224,sharex=ax1,sharey=ax1)

新式風格的代碼直接利用pyplot.subplots()函數一次性創建：

# 新式風格的代碼
fig,((ax1,ax2),(ax3,ax4))=plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True)
ax1.plot(...)
ax2.plot(...)
 ...

它創建了Figure和對應所有網格SubPlot。你也可以不去解包而直接：

# 新式風格的代碼
fig,axs=plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True)
ax1=axs[0,0]
ax2=axs[0,1]
ax3=axs[1,0]
ax4=axs[1,1]
...

返回的axs是一個nrows*ncols的array，支持numpy的索引。　　

3. 調整橫坐標不重疊

未調整前：

import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
d0 = datetime.date(2016,1,1)
ndates = [d0+datetime.timedelta(i) for i in range(10)]
n_ys = [i*i for i in range(10)]

fig,ax = plt.subplots(1)
ax.plot(ndates,n_ys)

（1）matplotlib.dates.DateFormatter

　　當x軸為時間日期時，有可能間隔太密集導致顯示都疊加在一起。此時可以用matplotlib.figure.Figure.autofmt_xdate()函數來自動調整X軸日期的顯式。

　　也可以調整X軸的顯示格式。當X軸為時間時，其顯示由Axes.fmt_xdata屬性來提供。該屬性是一個函數對象或者函數，接受一個日期參數，返回該日期的顯示字符串。matplotlib已經提供了許多date formatter，你可以直接使用ax.fmt_xdata=matplotlib.dates.DateFormatter('%Y-%m-%d')。

fig2,ax2 = plt.subplots(1)
ax2.plot(ndates,n_ys)

fig2.autofmt_xdate() # 調整x軸時間的顯示 
ax2.fmt_xdata = mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d') # 格式化器
plt.show()

（2）plt.xticks(rotation=順時針旋轉角度)

fig3,ax3 = plt.subplots(1)
ax3.plot(ndates,n_ys)
plt.xticks(rotation=25)
plt.tight_layout()
plt.show()

（3）ax.set_xticklabels(rotation=順時針旋轉角度)

fig4,ax4 = plt.subplots(1)
ax4.plot(ndates,n_ys)
ax4.set_xticklabels(ndates,rotation=25,ha="right")
plt.tight_layout()
plt.show()

4. 放置 text box

　　當你在Axes中放置text box時，你最好將它放置在axes coordinates下，這樣當你調整X軸或者Y軸時，它能夠自動調整位置。

　　你也可以使用Text的.bbox屬性來讓這個Text始終放在某個Patch中。其中.bbox是個字典，它存放的是該Patch實例的屬性。

語法：

ax.text(x, y, s, fontdict=None, withdash=False, **kwargs)

功能：將文本s添加到數據坐標中位置x，y的軸上。

參數：

1. x，y：張量，放置文本的位置。 默認情況下，這是在數據坐標中。 可以使用變換參數來更改坐標系。
2. s：文本
3. fontdict：字典，可選，覆蓋默認文本屬性的字典。 如果fontdict為None，則默認值由rc參數確定。
4. withdash：布爾值，可選，默認值：False。創建一個〜matplotlib.text.TextWithDash實例，而不是一個〜matplotlib.text.Text實例。

你可以使用對齊參數 horizontalalignment， verticalalignment和 multialignment來布置文本。

1. horizontalalignment控制文本的x位置參數表示文本邊界框的左邊，中間或右邊。
2. verticalalignment控制文本的y位置參數表示文本邊界框的底部，中心或頂部。
3. multialignment，僅對於換行符分隔的字符串，控制不同的行是左，中還是右對齊。

這里是一個使用 text()命令顯示各種對齊方式的例子。 在整個代碼中使用 transform = ax.transAxes，表示坐標相對於軸邊界框給出，其中 0,0是軸的左下角， 1,1是右上角。

舉例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig,ax = plt.subplots(1)
x = 30 * np.random.randn(10000)
mu = x.mean()
median = np.median(x)
sigma = x.std()
textstr = '$\mu=%.2f$ \n $\mathrm{median}=%.2f$ \n $\sigma=%.2f$'%(mu,median,sigma)
ax.hist(x,50)

props=dict(boxstyle='round',facecolor='wheat',alpha=0.5)
ax.text(0.05,0.95,textstr,transform=ax.transAxes,fontsize=14,verticalalignment='top',bbox=props)
fig.show()

5. LATEX文字

　　要想在文本中使用LATEX，你需要使用'$...$'這種字符串（即使用'$'作為界定符）。通常建議使用raw字符串，即r'$...$'的格式，因為原生字符串不會轉義'\'，從而使得大量的LATEX詞法能夠正確解析。

舉例：

sns.set(style='ticks')
sns.set_context(rc={'lines.linewidth':5})

plt.xlim((10,100.5))
plt.ylim((0,41))
plt.xticks(np.arange(10, 100.5, 15))
plt.yticks(np.arange(0,41,10))
# "greyish", "faded green",
colors = ["windows blue", "dark green",  "slate grey"]
palette = sns.xkcd_palette(colors)
ax = sns.lineplot(x="phi", y="MAPE",hue = 'alg', style='alg',data=df_mape_change_phi, markers = False,palette=palette)
# - 實線-- 短線-.短點相間線：虛點線 
# ax.lines[0].set_linestyle("-")
# ax.lines[1].set_linestyle("-.")
# ax.lines[2].set_linestyle("--")
plt.xlabel(r'$\varphi$', fontdict={'color': 'black','family': 'Times New Roman','size': 18})
plt.ylabel(r'MAPE($\times 10^{-3}$)', fontdict={'color': 'black','family': 'Times New Roman','size': 18})
plt.legend(['IMTEC','ER','SRD'],prop={'style': 'italic'},handlelength=4)#圖例
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.savefig('local_pic/phi_mape.jpg',dpi=600)
# plt.savefig('loc_svg/TD_precision_tasknum.svg')
plt.show()

6. 平移坐標軸

Axes.spines是個字典，它存放了四個鍵，分別為： 

1. Axes.spines['left'],
2. Axes.spines['right'],
3. Axes.spines['top'],
4. Axes.spines['bottom'] 

他們都是一個matplotlib.spines.Spine對象，該對象繼承自matplotlib.patches.Patch對象，主要是設置圖形邊界的邊框。

1. Spine.set_color('none')：不顯示這條邊線

2. Spine.set_position((position))：將邊線移動到指定坐標，其中position是一個二元元組，指定了 (position type,amount)，position type可以是：

   1. outward：在繪圖區域之外放置邊線，離開繪圖區域的距離由 amount指定（負值則在會去區域內繪制）
   2. axes：在 Axes coordinate內放置邊線（從 0.0 到 1.0 ）
   3. data：在 data coordinate 內放置邊線

   你也可以指定position為：'center'，等價於 ('axes',0.5)；或者 'zero'，等價於 ('data',0.0)

舉例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

X = np.linspace(-2,2,num=100)
Y = np.sin(X)
fig = plt.figure(figsize=(8,4))
# ax1
ax1 = fig.add_subplot(1,2,1)
ax1.plot(X,Y)
ax1.set_title('default')

# ax2
ax2 = fig.add_subplot(1,2,2)
ax2.plot(X,Y)
ax2.spines['right'].set_color('none') # 不顯示右邊框
ax2.spines['top'].set_color('none') # 不顯示上邊框

ax2.xaxis.set_ticks_position('bottom') # 設置x坐標軸為下邊框
ax2.yaxis.set_ticks_position('left') # 設置y坐標軸為左邊框

ax2.spines['bottom'].set_position(('data',0))# 設置x軸, y軸在(0, 0)的位置
ax2.spines['left'].set_position(('data',0)) 

ax2.set_title('move axis')

7. 清除繪圖

（1）通過pyplot清除繪圖

1. pyplot.cla()：清除current axis。非當前axis不受影響
2. pyplot.clf()：清除current figure。但是它不關閉window
3. pyplot.close()：關閉window

（2）通過面向對象的方法

1. Figure.clf()：清除該Figure對象的所有內容。

8. 清除X坐標和Y坐標

Axes.set_xticks(())
Axes.set_yticks(())
Axes.set_axis_off() #清除tick和邊框

9. 設置中文

在linux 下，為了支持中文，則在開頭設置：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  #matplotlib 中文字體

　　

 

參考文獻：

【1】matplotlib的基本用法(三)——調整坐標軸_SnailTyan-CSDN博客

【2】huaxiaozhuan大佬博客