一个正弦波图像优化实例

pylab

pylab 是 matplotlib 面向对象绘图库的一个接口。它的语法和 Matlab 十分相近。也就是说，它主要的绘图命令和 Matlab 对应的命令有相似的参数。

初级绘制

这一节中，我们将从简到繁：先尝试用默认配置在同一张图上绘制正弦和余弦函数图像，然后逐步美化它。
第一步，是取得正弦函数和余弦函数的值：

from pylab import *
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
C,S = np.cos(X), np.sin(X)

X 是一个 numpy 数组，包含了从 −π 到 +π 等间隔的 256 个值。C 和 S 则分别是这 256 个值对应的余弦和正弦函数值组成的 numpy 数组。

使用默认配置

Matplotlib 的默认配置都允许用户自定义。你可以调整大多数的默认配置：图片大小和分辨率（dpi）、线宽、颜色、风格、坐标轴、坐标轴以及网格的属性、文字与字体属性等。不过，matplotlib 的默认配置在大多数情况下已经做得足够好，你可能只在很少的情况下才会想更改这些默认配置。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)
C,S = np.cos(X), np.sin(X)
plt.plot(X,C)
plt.plot(X,S)
plt.show()

默认配置的具体内容

下面的代码中，我们展现了 matplotlib 的默认配置并辅以注释说明，这部分配置包含了有关绘图样式的所有配置。代码中的配置与默认配置完全相同，你可以在交互模式中修改其中的值来观察效果。

# 导入 matplotlib 的所有内容（nympy 可以用 np 这个名字来使用）
from pylab import *
# 创建一个 8 * 6 点（point）的图，并设置分辨率为 80
figure(figsize=(8,6), dpi=80)
# 创建一个新的 1 * 1 的子图，接下来的图样绘制在其中的第 1 块（也是唯一的一块）
subplot(1,1,1)
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
C,S = np.cos(X), np.sin(X)
# 绘制余弦曲线，使用蓝色的、连续的、宽度为 1 （像素）的线条
plot(X, C, color="blue", linewidth=1.0, linestyle="-")
# 绘制正弦曲线，使用绿色的、连续的、宽度为 1 （像素）的线条
plot(X, S, color="green", linewidth=1.0, linestyle="-")
# 设置横轴的上下限
xlim(-4.0,4.0)
# 设置横轴记号
xticks(np.linspace(-4,4,9,endpoint=True))
# 设置纵轴的上下限
ylim(-1.0,1.0)
# 设置纵轴记号
yticks(np.linspace(-1,1,5,endpoint=True))
# 以分辨率 72 来保存图片
# savefig("exercice_2.png",dpi=72)
# 在屏幕上显示
show()

改变线条的颜色和粗细

首先，我们以蓝色和红色分别表示余弦和正弦函数，而后将线条变粗一点。接下来，我们在水平方向拉伸一下整个图。

figure(figsize=(10,6), dpi=80)
plot(X, C, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-")
plot(X, S, color="red",  linewidth=2.5, linestyle="-")

设置图片边界

当前的图片边界设置得不好，所以有些地方看得不是很清楚。
… xlim(X.min()1.1, X.max()1.1) ylim(C.min()1.1, C.max()1.1) …
更好的方式是这样：

xmin ,xmax = X.min(), X.max()
ymin, ymax = Y.min(), Y.max()
dx = (xmax - xmin) * 0.2
dy = (ymax - ymin) * 0.2
xlim(xmin - dx, xmax + dx)
ylim(ymin - dy, ymax + dy)

设置记号

我们讨论正弦和余弦函数的时候，通常希望知道函数在 ±π 和 ±π2 的值。这样看来，当前的设置就不那么理想了。

xticks( [-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi])
yticks([-1, 0, +1])

设置记号的标签

记号现在没问题了，不过标签却不大符合期望。我们可以把 3.142 当做是 π，但毕竟不够精确。当我们设置记号的时候，我们可以同时设置记号的标签。注意这里使用了 LaTeX。

xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi],
       [r'$-\pi$', r'$-\pi/2$', r'$0$', r'$+\pi/2$', r'$+\pi$'])
yticks([-1, 0, +1],
       [r'$-1$', r'$0$', r'$+1$'])

移动脊柱

坐标轴线和上面的记号连在一起就形成了脊柱（Spines，一条线段上有一系列的凸起，是不是很像脊柱骨啊~），它记录了数据区域的范围。它们可以放在任意位置，不过至今为止，我们都把它放在图的四边。
实际上每幅图有四条脊柱（上下左右），为了将脊柱放在图的中间，我们必须将其中的两条（上和右）设置为无色，然后调整剩下的两条到合适的位置——数据空间的 0 点。

ax = gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data',0))

添加图例

我们在图的左上角添加一个图例。为此，我们只需要在 plot 函数里以「键 - 值」的形式增加一个参数。

plot(X, C, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-", label="cosine")
plot(X, S, color="red",  linewidth=2.5, linestyle="-", label="sine")
legend(loc='upper left'，frameon=False)

给一些特殊点做注释

我们希望在 2π/3 的位置给两条函数曲线加上一个注释。首先，我们在对应的函数图像位置上画一个点；然后，向横轴引一条垂线，以虚线标记；最后，写上标签。

t = 2*np.pi/3
plot([t,t],[0,np.cos(t)], color ='blue', linewidth=2.5, linestyle="--")
scatter([t,],[np.cos(t),], 50, color ='blue')
annotate(r'$\sin(\frac{2\pi}{3})=\frac{\sqrt{3}}{2}$',
         xy=(t, np.sin(t)), xycoords='data',
         xytext=(+10, +30), textcoords='offset points', fontsize=16,
         arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))
plot([t,t],[0,np.sin(t)], color ='red', linewidth=2.5, linestyle="--")
scatter([t,],[np.sin(t),], 50, color ='red')
annotate(r'$\cos(\frac{2\pi}{3})=-\frac{1}{2}$',
         xy=(t, np.cos(t)), xycoords='data',
         xytext=(-90, -50), textcoords='offset points', fontsize=16,
         arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))

标签透明色

坐标轴上的记号标签被曲线挡住了，作为强迫症患者（雾）这是不能忍的。我们可以把它们放大，然后添加一个白色的半透明底色。这样可以保证标签和曲线同时可见。

for label in ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels():
    label.set_fontsize(16)
    label.set_bbox(dict(facecolor='white', edgecolor='None', alpha=0.65 ))