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好的记号是图像的重要组成部分。Matplotlib 里的记号系统里的各个细节都是可以由用户个性化配置的。你可以用 Tick Locators 来指定在那些位置放置记号，用 Tick Formatters 来调整记号的样式。主要和次要的记号可以以不同的方式呈现。默认情况下，每一个次要的记号都是隐藏的，也就是说，默认情况下的次要记号列表是空的——NullLocator。

Tick Locators

下面有为不同需求设计的一些 Locators。

类型	说明
NullLocator	No ticks.
IndexLocator	Place a tick on every multiple of some base number of points plotted.
FixedLocator	Tick locations are fixed.
LinearLocator	Determine the tick locations.
MultipleLocator	Set a tick on every integer that is multiple of some base.
AutoLocator	Select no more than n intervals at nice locations.
LogLocator	Determine the tick locations for log axes.

这些 Locators 都是 matplotlib.ticker.Locator 的子类，你可以据此定义自己的 Locator。以日期为 ticks 特别复杂，因此 Matplotlib 提供了 matplotlib.dates 来实现这一功能。

其他类型的图

接下来的内容是练习。请运用你学到的知识，从提供的代码开始，实现配图所示的效果。具体的答案可以点击配图下载。

普通图[源码文件]

from pylab import *n = 256X = np.linspace(-np.pi,np.pi,n,endpoint=True)Y = np.sin(2*X)plot (X, Y+1, color='blue', alpha=1.00)plot (X, Y-1, color='blue', alpha=1.00)show()

稿图[源码文件]

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

eqs = []

eqs.append((r"$W^{3eta}_{delta_1 ho_1 sigma_2} = U^{3eta}_{delta_1 ho_1} + rac{1}{8 pi 2} int^{lpha_2}_{lpha_2} d lpha^prime_2 left[rac{ U^{2eta}_{delta_1 ho_1} - lpha^prime_2U^{1eta}_{ho_1 sigma_2} }{U^{0eta}_{ho_1 sigma_2}}ight]$"))

eqs.append((r"$rac{dho}{d t} + ho ec{v}cdot ablaec{v} = - abla p + mu abla^2 ec{v} + ho ec{g}$"))

eqs.append((r"$int_{-infty}^infty e^{-x^2}dx=sqrt{pi}$"))

eqs.append((r"$E = mc^2 = sqrt{{m_0}^2c^4 + p^2c^2}$"))

eqs.append((r"$F_G = Grac{m_1m_2}{r^2}$"))

plt.axes([0.025,0.025,0.95,0.95])

for i in range(24):

    index = np.random.randint(0,len(eqs))

    eq = eqs[index]

    size = np.random.uniform(12,32)

    x,y = np.random.uniform(0,1,2)

    alpha = np.random.uniform(0.25,.75)

    plt.text(x, y, eq, ha='center', va='center', color="#11557c", alpha=alpha,

             transform=plt.gca().transAxes, fontsize=size, clip_on=True)

plt.xticks([]), plt.yticks([])

# savefig('../figures/text_ex.png',dpi=48)

plt.show()

更多参考

入门教程

Pyplot tutorial

Image tutorial

Text tutorial

Artist tutorial

Path tutorial

Transforms tutorial

Matplotlib 文档

用户指南

常见问题及回答

截屏

Numpy 文档

Numpy 教程

原文:http://www.loria.fr/~rougier/teaching/matplotlib/

译文:http://liam0205.me/2014/09/11/matplotlib-tutorial-zh-cn/

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