Matplotlib API 参考

# Matplotlib API 参考 本文档提供了最常用的 matplotlib 类和方法的快速参考。 ## 核心类 ### Figure (画布) 所有图表元素的顶级容器。 **创建：** python fig = plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=100, facecolor='white') fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(10, 6)) fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 10)) **关键方法：** - `fig.add_subplot(nrows, ncols, index)` - 添加子图 - `fig.add_axes([left, bottom, width, height])` - 在特定位置添加坐标轴 - `fig.savefig(filename, dpi=300, bbox_inches='tight')` - 保存图表 - `fig.tight_layout()` - 调整间距以防止重叠 - `fig.suptitle(title)` - 设置图表总标题 - `fig.legend()` - 创建图表级图例 - `fig.colorbar(mappable)` - 添加颜色条 - `plt.close(fig)` - 关闭图表以释放内存 **关键属性：** - `fig.axes` - 图表中所有坐标轴的列表 - `fig.dpi` - 每英寸点数的分辨率 - `fig.figsize` - 图表尺寸（宽，高，单位为英寸） ### Axes (坐标轴) 数据可视化的实际绘图区域。 **创建：** python fig, ax = plt.subplots() # 单个坐标轴 ax = fig.add_subplot(111) # 替代方法 **绘图方法：** **折线图：** - `ax.plot(x, y, **kwargs)` - 折线图 - `ax.step(x, y, where='pre'/'mid'/'post')` - 阶梯图 - `ax.errorbar(x, y, yerr, xerr)` - 误差棒图 **散点图：** - `ax.scatter(x, y, s=size, c=color, marker='o', alpha=0.5)` - 散点图 **柱状图：** - `ax.bar(x, height, width=0.8, align='center')` - 垂直柱状图 - `ax.barh(y, width)` - 水平柱状图 **统计图：** - `ax.hist(data, bins=10, density=False)` - 直方图 - `ax.boxplot(data, labels=None)` - 箱线图 - `ax.violinplot(data)` - 小提琴图 **2D 图：** - `ax.imshow(array, cmap='viridis', aspect='auto')` - 显示图像/矩阵 - `ax.contour(X, Y, Z, levels=10)` - 等高线图 - `ax.contourf(X, Y, Z, levels=10)` - 填充等高线图 - `ax.pcolormesh(X, Y, Z)` - 伪彩色图 **填充：** - `ax.fill_between(x, y1, y2, alpha=0.3)` - 曲线间填充 - `ax.fill_betweenx(y, x1, x2)` - 垂直曲线间填充 **文本与注释：** - `ax.text(x, y, text, fontsize=12)` - 添加文本 - `ax.annotate(text, xy=(x, y), xytext=(x2, y2), arrowprops={})` - 带箭头的注释 **自定义方法：** **标签与标题：** - `ax.set_xlabel(label, fontsize=12)` - 设置 x 轴标签 - `ax.set_ylabel(label, fontsize=12)` - 设置 y 轴标签