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Matplotlib優(yōu)雅作圖筆記

共 7801字,需瀏覽 16分鐘

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2020-08-12 16:49

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作者丨可樂(lè)學(xué)人@知乎
來(lái)源丨h(huán)ttps://zhuanlan.zhihu.com/p/113842270
Matplotlib是Python中最基本也最重要的可視化工具,可以畫出擁有出版質(zhì)量(Publication-Quality)的圖表。如今Matplotlib已經(jīng)衍生出了很多高層庫(kù),但如果需要對(duì)圖表進(jìn)行更加精細(xì)的個(gè)性化設(shè)置,就必須深入學(xué)習(xí)Matplotlib,官網(wǎng)的教程和案例就是最好的學(xué)習(xí)資源。
但是!我是一個(gè)優(yōu)雅的人,成績(jī)優(yōu)秀,舉止高雅,當(dāng)然作圖也要講究?jī)?yōu)雅。接下來(lái)我就將著眼于作圖的“高效性”、“美觀性”和“交互性”,講一講如何優(yōu)雅地用Matplotlib繪制出一幅優(yōu)雅的圖像,并優(yōu)雅地插入到LaTex論文文檔中。
本文預(yù)計(jì)閱讀時(shí)間十來(lái)分鐘吧,希望大家都能有所收獲。

高效性:永遠(yuǎn)永遠(yuǎn)面向?qū)ο?/strong>

高效的前提是充分理解。這部分首先簡(jiǎn)單介紹一下Matplotlib的兩種接口,在理解Matplotlib邏輯的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)高效作圖就是順理成章的事了。
一、Matplot的兩種接口
Matplotlib有兩種接口:基于Matlab的和基于面向?qū)ο蟮?。基于Matlab的是pyplot提供的,比較簡(jiǎn)單,但容易混亂;基于面向?qū)ο蟮姆椒ńY(jié)構(gòu)清晰,是Matplotlib的精髓。
1、基于Matlab的:自動(dòng)創(chuàng)建和管理圖和坐標(biāo)系,用pyplot函數(shù)作圖;
2、基于面向?qū)ο蟮模猴@示創(chuàng)建圖和坐標(biāo)系,再調(diào)用對(duì)象的方法來(lái)作圖。
網(wǎng)上好多資料都是把兩種接口混合使用的,這對(duì)理解Maplotlib的作圖邏輯很不友好。Python中,萬(wàn)物皆對(duì)象,為了高效作圖,我們首先需要做的就是學(xué)習(xí)使用面向?qū)ο蟮慕涌凇?/section>
Matplotlib的所有對(duì)象都叫“Artist”,Artist可以分為兩大類別:容器類Containers和基礎(chǔ)類Primitives。
1、容器類:圖(figure)、坐標(biāo)系(axes)、坐標(biāo)軸(axis)、刻度(tick);
2、基礎(chǔ)類:線(line)、點(diǎn)(marker)、文字(text)、圖例(legend)、網(wǎng)格(grid)、標(biāo)題(title)。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),F(xiàn)igure是畫布,Axes是畫布上一個(gè)個(gè)區(qū)域,所有線、點(diǎn)、文字等基礎(chǔ)類元素都是寄生在容器類元素上的。官網(wǎng)也貼心地給出了這些對(duì)象的關(guān)系,一目了然:
使用面向?qū)ο蠼涌跁r(shí),正確的作圖流程應(yīng)該是:
  1. 創(chuàng)建figure實(shí)例;
  2. 在figure上創(chuàng)建axes;
  3. 在axes上添加基礎(chǔ)類對(duì)象。
或者簡(jiǎn)化為:
  1. 創(chuàng)建figure對(duì)象和axes對(duì)象;
  2. 為每個(gè)容器類元素添加基礎(chǔ)類元素。
再濃縮成指導(dǎo)思想就是:
  1. 先找對(duì)象;
  2. 再解決問(wèn)題。

二、高效作圖第一步:創(chuàng)建容器類對(duì)象

容器類對(duì)象有四類:Figure,Axes,Axis,Tick。這四個(gè)是由層級(jí)順序的,一個(gè)Figure包含多個(gè)Axes,一個(gè)Axes包含多個(gè)Axis,一個(gè)Axis包含多個(gè)Tick。
具體而言,F(xiàn)igure就是整個(gè)畫布,包含了所有坐標(biāo)系和各種基礎(chǔ)類對(duì)象;Axes就是我們正常理解中的“圖像”,每個(gè)Axes都有標(biāo)題、橫軸、縱軸等,Axes是Matplotlib作圖邏輯中最最重要的對(duì)象;Axis是坐標(biāo)軸,用來(lái)限制圖像范圍、生成刻度和刻度標(biāo)簽,刻度的位置由Locator對(duì)象決定,刻度標(biāo)簽的格式由Formatter控制。
Figure和Axes是作圖必備,Axis和tick則是精細(xì)調(diào)整時(shí)才需要考慮的。因此高效作圖第一步就是,先把Figure和Axes創(chuàng)建出來(lái)。
創(chuàng)建圖和坐標(biāo)系的方法有兩種,要么先畫圖再畫坐標(biāo)系,要么一起畫,我個(gè)人傾向于一起畫,為啥?因?yàn)榭靻h,符合我優(yōu)雅的人設(shè)。
# 優(yōu)雅地創(chuàng)建圖和坐標(biāo)系layout = (3, 2) # 坐標(biāo)系的布局fig, axes = plt.subplots(*layout) # 添加圖和坐標(biāo)系
# 坐標(biāo)系索引的兩種方式# 1. 矩陣索引ax1 = axes[0][0] #第一個(gè)坐標(biāo)系ax2 = axes[0][1] #第二個(gè)坐標(biāo)系
# 2. 遍歷for ax in axes.flat: pass

三、高效作圖第二步:添加基礎(chǔ)類對(duì)象

基礎(chǔ)類對(duì)象就是圖中所有的點(diǎn)、線、圖例、標(biāo)題這些。需要注意的是,基礎(chǔ)類是寄生于容器類的。因此,添加基礎(chǔ)類對(duì)象時(shí),要先聲明容器類對(duì)象,也就是說(shuō),畫畫時(shí)必須先說(shuō)清楚在哪里畫,這也是基于Matlab的接口和基于面向?qū)ο蟮慕涌谧蠲黠@的區(qū)別。
各容器類可以添加的基礎(chǔ)類總結(jié)如下:
# 圖fig.legend() # 圖-圖例
# 坐標(biāo)系ax.plot() # 坐標(biāo)系-線ax.scatter() # 坐標(biāo)系-點(diǎn)ax.grid() #坐標(biāo)系-網(wǎng)格ax.legend() # 坐標(biāo)系-圖例ax.text() # 坐標(biāo)系-文字ax.set_title('Title') # 坐標(biāo)系-標(biāo)題
# 坐標(biāo)軸ax.set_xlabel('xlabel') # 坐標(biāo)系-坐標(biāo)軸-標(biāo)簽
# 刻度ax.set_xticklabels(['one', 'two', 'three', 'four', 'five']) # 坐標(biāo)系-坐標(biāo)軸-刻度-標(biāo)簽
可以看到,大部分對(duì)象都是捆綁在Axes上的,這也驗(yàn)證了之前說(shuō)的,Axes是Matplotlib作圖的核心元素。
另外,作為一個(gè)優(yōu)雅的人,如果需要設(shè)置很多屬性值(property),寫一堆ax.就太不優(yōu)雅了,這時(shí)候可以使用ax.set()來(lái)統(tǒng)一設(shè)置,簡(jiǎn)化代碼:
# 優(yōu)雅地添加基礎(chǔ)類對(duì)象props = {'title': 'Title', # 坐標(biāo)系-標(biāo)題 'xlabel': 'xlabel', # 坐標(biāo)系-坐標(biāo)軸-標(biāo)簽 'xticklabels':xticklabels_list} # 坐標(biāo)系-坐標(biāo)軸-刻度-標(biāo)簽ax.set(**props)

四、我是例子

光說(shuō)不練假把式,接下來(lái)用個(gè)實(shí)例來(lái)說(shuō)明一下。數(shù)據(jù)就不介紹了,公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)“Matplotlib”就可以下載。
在導(dǎo)入包和數(shù)據(jù)后,通過(guò)如下一段簡(jiǎn)單的代碼,就可以生成一個(gè)五臟俱全的圖像:
# 高效作圖第一步:創(chuàng)建figure和axesfig, ax = plt.subplots() # 添加圖和坐標(biāo)系
# 高效作圖第二步:添加基礎(chǔ)類對(duì)象ax.plot(df.index, df['MC_Price']) # 坐標(biāo)系-線ax.plot(df.index, df['DT_Price']) # 坐標(biāo)系-線ax.plot(df.index, df['TT_Price']) # 坐標(biāo)系-線ax.plot(df.index, df['WT_Price']) # 坐標(biāo)系-線
props = {'title': 'Title', #坐標(biāo)系-標(biāo)題 'xlabel': 'xlabel', # 坐標(biāo)系-坐標(biāo)軸-標(biāo)簽 'ylabel':'ylabel'} # 坐標(biāo)系-坐標(biāo)軸-標(biāo)簽 ax.set(**props)

美觀性:先全局,后局部

美是很主觀的,但也有一些統(tǒng)一的欣賞標(biāo)準(zhǔn),比如在數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域十分有影響力的書《The visual display of quantitative information》中,作者提出了最大化 “data/ink ratio” 的原則,即,用最少的油墨表示最多的信息。說(shuō)白了就是大道至簡(jiǎn),就是奧卡姆剃刀,說(shuō)黑了就是AIC準(zhǔn)則,就是正則化。
網(wǎng)上的很多教程都是用很繁瑣的語(yǔ)句來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行美化,這樣寫出的代碼又臭又長(zhǎng),而且把畫圖的代碼和美化圖像的代碼混雜到了一起。
其實(shí),幾乎所有的配置都可以通過(guò)全局參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)一聲明,因此,先對(duì)大局進(jìn)行統(tǒng)一設(shè)置,再在細(xì)節(jié)上進(jìn)行微調(diào),這樣寫出的代碼才更加清晰直觀,畫出的圖像也很好看。

一、美觀作圖第一步:全局美化格式

美化格式,無(wú)非就是美化元素的屬性值,包括字體、字號(hào)、子圖邊距、網(wǎng)格類型等。全局美化有兩種方式,一是通過(guò)plt.style.use()使用官方預(yù)定義的樣式,二是通過(guò)mpl.rcParams自定義樣式。
官方預(yù)定義的樣式有很多,用plt.style.available可以查看所有可用樣式,時(shí)間緊迫時(shí)可以用這種方法。
我更喜歡用第二種方法,因?yàn)榭梢园炎约合胍母袷斤@示地聲明出來(lái),每個(gè)細(xì)節(jié)都是自己掌控的。用mpl.rcParams.keys()可以查看所有可以全局定義的屬性,用mpl.rcParams.update()可以實(shí)現(xiàn)一行代碼更新參數(shù)。
我摘錄了幾個(gè)常用的屬性,一般情況下設(shè)置這些就夠了:
params = { "font.size": 12, # 全局字號(hào) 'font.family':'STIXGeneral', # 全局字體 "figure.subplot.wspace":0.2, # 圖-子圖-寬度百分比 "figure.subplot.hspace":0.4, # 圖-子圖-高度百分比 "axes.spines.right":False, # 坐標(biāo)系-右側(cè)線 "axes.spines.top":False, # 坐標(biāo)系-上側(cè)線 "axes.titlesize":12, # 坐標(biāo)系-標(biāo)題-字號(hào) "axes.labelsize": 12, # 坐標(biāo)系-標(biāo)簽-字號(hào) "legend.fontsize": 12, # 圖例-字號(hào) "xtick.labelsize": 10, # 刻度-標(biāo)簽-字號(hào) "ytick.labelsize": 10, # 刻度-標(biāo)簽-字號(hào) "xtick.direction":'in', # 刻度-方向 "ytick.direction":'in' # 刻度-方向}
另外,也可以提前對(duì)畫圖時(shí)的參數(shù)進(jìn)行預(yù)定義。比如我要畫四條線,就可以統(tǒng)一定義如下:
style_dict = { 'MC_Price':dict(linestyle=':', marker='o',markersize=6,color='#fdae61'), 'WT_Price':dict(linestyle='-',marker='*',markersize=6,color='#d7191c'), 'DT_Price':dict(linestyle='--',marker='s',markersize=6,color='#abdda4'), 'TT_Price':dict(linestyle='-.',marker='v',markersize=6,color='#2b83ba')}
這樣一來(lái),畫圖的時(shí)候,直接用如下代碼就可以方便地完成作圖,實(shí)現(xiàn)了作圖代碼和美化代碼的分離。
ax.plot(x,y,**style_dict[key])
我這里的配色方案是通過(guò)http://colorbrewer2.org/這個(gè)網(wǎng)站生成的,當(dāng)然,也可以用Matplotlib自帶的配色方案或者其他包提供的方案。另外,關(guān)于全局參數(shù)的設(shè)置,高端玩家也可以自己寫matplotlibrc文件,我就不再展開了,因?yàn)槲乙膊粫?huì)。

二、美觀作圖第二步:局部美化格式

在全局設(shè)置好格式以后,就可以肆無(wú)忌憚地畫圖了,而且一般不需要再進(jìn)行調(diào)整,畫出的圖就可以很好看很好看了。
但有時(shí)候在畫出圖后,仍需對(duì)子圖間距、坐標(biāo)軸范圍、圖例位置、網(wǎng)格透明度等進(jìn)行局部微調(diào)。這部分不需要過(guò)分操心,碰到問(wèn)題隨用隨查就可以了,或者可以常備一份cheatsheet,也可以快捷地找到解決問(wèn)題的方法。
有一點(diǎn)需要提醒一下,無(wú)論什么時(shí)候,都要記住,先找對(duì)象,再解決問(wèn)題,這樣才可以對(duì)畫出的圖像心中有數(shù)。比如下面的幾個(gè)例子,都要基于fig或者ax,而不是不分紅橙黃綠地使用plt。
fig.subplots_adjust(left=0.09, bottom=0.1, right=0.99, top=0.99, wspace=0.1) # 調(diào)整子圖的位置和間距
ax.set_xlim(min_value, max_value) # 調(diào)整坐標(biāo)軸范圍
ax.legend(loc='upper right') #調(diào)整圖例位置
ax.grid(linestyle="--", alpha=0.2) # 調(diào)整網(wǎng)格的線型和透明度

三、我也是例子

光練一遍假把式,接下來(lái)對(duì)我們之前做出的圖進(jìn)行美化。通過(guò)全局設(shè)置部分的代碼以及如下局部設(shè)置的代碼,就可以生成一幅比較優(yōu)雅的圖片了。
# 優(yōu)雅地創(chuàng)建Figure和Axesfig, ax = plt.subplots()
# 優(yōu)雅地添加基礎(chǔ)類對(duì)象ax.plot(df.index, df['MC_Price'], **style_dict['MC_Price'])ax.plot(df.index, df['DT_Price'], **style_dict['DT_Price'])ax.plot(df.index, df['TT_Price'], **style_dict['TT_Price'])ax.plot(df.index, df['WT_Price'], **style_dict['WT_Price'])
props = {'xlabel': 'xlabel', # 坐標(biāo)軸-標(biāo)簽 'ylabel':'ylabel'} # 坐標(biāo)軸-標(biāo)簽ax.set(**props)
# 優(yōu)雅地局部美化格式fig.legend(('MC','DT','TT','WT'),frameon=False, loc='upper center',ncol=4,handlelength=4) # 圖例
ax.fill_between(df.index, df['MC_up'], df['MC_down'], alpha=0.15, linewidth=0, color='#fdae61') # 陰影ax.grid(linestyle="--", alpha=0.2) # 網(wǎng)格線

交互性:無(wú)縫融合LaTex

使用Matplotlib作圖有兩個(gè)目的,要么是要插入到論文里的,要么是其他目的。這部分就介紹一下如何優(yōu)雅地使用Matplotlib和LaTex來(lái)為論文作圖。
一、交互作圖第一步:確定圖片的長(zhǎng)和寬
為了確保作出的圖可以無(wú)縫插入到LaTex中,必須避免對(duì)Matplotlib生成的圖像進(jìn)行二次縮放,因?yàn)橐呀?jīng)生成圖像后再進(jìn)行縮放,不僅會(huì)縮放長(zhǎng)寬,而且字號(hào)也會(huì)跟著縮放,這是很麻求煩的。
因此,在Matplotlib中作圖時(shí)就要考慮到最終生成的圖的大小,寫作時(shí)不加修改地直接導(dǎo)入就行了。
先在LaTex文檔中插入\showthe\textwidth命令來(lái)獲得最終需要的圖片的寬度:
\documentclass{article}\begin{document}\showthe\textwidth\end{document}
編譯結(jié)束后,在.log文件中就可以找到這樣的字眼:
> 443.86319pt.l.204 \showthe\textwidth
這個(gè)443.86319pt就是最終導(dǎo)入時(shí)圖片的寬度。
但是,還有兩個(gè)問(wèn)題沒解決:
1、Matplotlib中圖片的寬度是用inch做單位的,這里用的是pt;
2、圖片的高度還沒確定。
我參考了Embed-Publication-Matplotlib-Latex這篇文章給出的解決方案:先進(jìn)行單位換算,再用黃金比例0.618來(lái)確定圖片的高度。
核心代碼如下,完整代碼還需要在公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)一下,因?yàn)橛悬c(diǎn)小長(zhǎng)。
fig_width_pt = 443.86319ptinches_per_pt = 1 / 72.27golden_ratio = (5**.5 - 1) / 2
fig_width_in = fig_width_pt * inches_per_ptfig_height_in = fig_width_in * golden_ratio

交互作圖第二步:按格式導(dǎo)出圖片

Matplotlib導(dǎo)出的圖可以有很多格式,論文作圖時(shí),一定要導(dǎo)出矢量圖,也就是以.svg或者.pdf為后綴的,這類圖片放大時(shí)不會(huì)失真。一般而言,SVG格式用于Word,PDF格式用于LaTeX。
還需要注意的是,為了去掉Matplotlib作圖時(shí)多余的空白部分,導(dǎo)出圖片時(shí)要傳入bbox_inches='tight'參數(shù)。導(dǎo)出圖片的代碼如下:
fig.savefig('example.pdf', format='pdf', bbox_inches='tight')
將導(dǎo)出的圖片保存在LaTex的項(xiàng)目文件夾中,然后只要在LaTex中使用下面的命令,就可以優(yōu)雅地插入圖片了。
\begin{figure} \centering \includegraphics{example.pdf}\end{figure}

總結(jié)

Python創(chuàng)建圖形的方法非常非常多,大體來(lái)說(shuō),matplotlib+pandas+seaborn可以用于繪制打印的靜態(tài)圖形,boken+plotly可以用于創(chuàng)建交互式動(dòng)態(tài)圖形。
這篇文章只是我個(gè)人學(xué)習(xí)matplotlib的筆記,從高效、美觀、交互三方面進(jìn)行了總結(jié)整理,如有錯(cuò)誤歡迎批評(píng)指正,如對(duì)你有幫助,可千萬(wàn)別忘了素質(zhì)三連呀。
本文的參考資料包括但不限于:
1、https://matplotlib.org/
2、https://jwalton.info/Embed-Publication-Matplotlib-Latex/
3、https://github.com/jbmouret/matplotlib_for_papers#id24
4、https://github.com/rougier/matplotlib-cheatsheet

5、https://mp.weixin.qq.com/s/QXRXlejzKWox_rvLa66joA

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