Python matlibplot画图最佳实践

之前也写过一些关于使用 Python matplotlib 画图的文章，写得都比较初级，内容繁多，有些可能根本就用不到。

根据工作中画图的经验，总结了一些最佳实践，主要涉及到一些设置方面的，商业逻辑不包含在内。此文章会一直更新。

设置

# 导入画图工具
import matplotlib.pyplot as plt

# 让图表直接在juypter notebook中展示出来，高版本貌似已经不需要这条语句了
# %matplotlib inline

# 解决中文乱码问题，高版本貌似不需要这条语句了
# plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'

# 解决负号无法显示的问题
# plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 设置图片格式为svg矢量图，更加清晰
%config InlineBackend.figure_format = 'svg'

画布

创建画布

创建一个画布，分为两行两列。

fig, axes = plt.subplots(2, 2)

展示画布的时候，只需要输出fig就行了，貌似也不需要设置%matplotlib inline。

fig

删除子图

当某个子图不需要展现时，可以使用如下语句：

删除某子图

ax = axes[0, 1]
fig.delaxes(ax)

隐藏某子图

ax.set_axis_off()

不遮挡布局

设置了x轴标签后，可能被下方的子图遮挡，使用如下语句可以让遮挡部分显示出来。

fig.tight_layout()

画图

在第0行，第0列画图。

axes[0, 0].plot(x, y)

设置x, y轴标签

ax.set_xlabel('时间')
ax.set_ylabel('销量')