教程及目录

一、概述
1.matplotlib的三层api
2.Artist的分类
二、基本元素-primitives
1.2DLines
2.patches
3.collections
4.images
三、对象容器-Object container
1.Figure容器
2.Axes容器
3.Axis容器
4.Tick容器

收获

清晰了plt画图的基本类及关系：
1. matplotlib有三个层次的API：
  1. matplotlib.backend_bases.FigureCanvas 代表了绘图区，所有的图像都是在绘图区完成的
  2. matplotlib.backend_bases.Renderer 代表了渲染器，可以近似理解为画笔，控制如何在 FigureCanvas 上画图。
  3. matplotlib.artist.Artist 代表了具体的图表组件，即调用了Renderer的接口在Canvas上作图。
2. Artist有两种类型：primitives 和containers。

思考题

primitives 和 container的区别和联系是什么，分别用于控制可视化图表中的哪些要素

相当于：container是画板，primitives是画板上的画；
primitive是基本要素，它包含一些我们要在绘图区作图用到的标准图形对象，如曲线Line2D，文字text，矩形Rectangle，图像image等。
container是容器，即用来装基本要素的地方，包括图形figure、坐标系Axes和坐标轴Axis。

使用提供的drug数据集，对第一列yyyy和第二列state分组求和，画出下面折线图。PA加粗标黄，其他为灰色。图标题和横纵坐标轴标题，以及线的文本暂不做要求。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv(".\data\Drugs.csv")
ax = df.groupby(['YYYY','State'])['DrugReports'].sum().unstack().plot(
    figsize=(10,10),color=['gray','gray','orange','gray','gray'],legend=False)
ax.text(2017, 9394, "KY",color='gray')
ax.text(2017, 46104, "OH",color='gray')
ax.text(2017, 27894, "PA",color='orange')
ax.text(2017, 10448, "VA",color='gray')
ax.text(2017, 1614, "WV",color='gray')
ax.patch.set_facecolor('lightgray')
ax.set_title('Evolution of PA vs other states', color='orange')
ax.set_xlabel('Year')
ax.set_ylabel('DrugReports')
ax.grid()

分别用一组长方形柱和填充面积的方式模仿画出下图，函数 y = -1 (x - 2) (x - 8) +10 在区间[2,9]的积分面积

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
# step1 准备数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = -1 * (x - 2) * (x - 8) +10 
x3 = np.arange(2, 9, 0.2)
y3 = -1 * (x3 - 2) * (x3 - 8) +10 
# step2 设置绘图样式，这一模块的扩展参考第五章进一步学习，这一步不是必须的，样式也可以在绘制图像是进行设置
mpl.rc('lines', linewidth=2, linestyle='-')
# step3 定义布局， 这一模块的扩展参考第三章进一步学习
fig, ax = plt.subplots()  
# step4 绘制图像， 这一模块的扩展参考第二章进一步学习
ax.plot(x, y, color='red')  
# ax.fill_between(x2, y2, 0, color='gray')
ax.bar(x3,y3, alpha=1, width=0.1, color='gray')
# step5 添加标签，文字和图例，这一模块的扩展参考第四章进一步学习
ax.set_xlabel('x label') 
ax.set_ylabel('y label') 
ax.set_title("Simple Plot")  
ax.set_ylim(0)
plt.show()

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
# step1 准备数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = -1 * (x - 2) * (x - 8) +10 
x2 = np.linspace(2, 9, 100)
y2 = -1 * (x2 - 2) * (x2 - 8) +10 
# step2 设置绘图样式，这一模块的扩展参考第五章进一步学习，这一步不是必须的，样式也可以在绘制图像是进行设置
mpl.rc('lines', linewidth=2, linestyle='-')
# step3 定义布局， 这一模块的扩展参考第三章进一步学习
fig, ax = plt.subplots()  
# step4 绘制图像， 这一模块的扩展参考第二章进一步学习
ax.plot(x, y, color='red')  
ax.fill_between(x2, y2, 0, color='gray')
# step5 添加标签，文字和图例，这一模块的扩展参考第四章进一步学习
ax.set_xlabel('x label') 
ax.set_ylabel('y label') 
ax.set_title("Simple Plot")  
ax.set_ylim(0)
plt.show()

matplotlib学习笔记

第二讲 artist画笔

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思考题