Matplotlib绘图笔记

使用Python中的Matplotlib绘图，有一些功能记不全，每次都要上网查找相应的代码使用方法，以本文为笔记，记录常用、不常用的使用方法。
官方文档地址：https://matplotlib.org/stable/api/axes_api.html

MultipleLocator(1)表示间距为1。

from matplotlib import ticker
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1))
ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1))

一次将所有的边框都不显示。

plt.axis('off')

让横轴和纵轴的比例是1:1。

plt.gca().set_aspect(1)

生成子图，plt.subplots(行数，列数)，返回的axes是一个二维索引结构。

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

对二维索引结构扁平化为一维的索引结构，axes.flatten()

for i, ax in enumerate(axes.flatten()):
	ax.plot(x, y)

使用ax.set_title(‘title’)标记子图的名称，此时，标题一般在图的顶部。

ax.set_title('title')

为了使标题在图的底部，使用y=-0.2，定义标题的位置。

ax.set_title('title', y=-0.2)

fontsize=15，调整字体大小。

ax.set_title('title', y=-0.2, fontsize=15)

通过plt.subplots_adjust进行调整，参数里面的top, left, right, right对应的是以图像左下角为原点，上下左右边角的位置比例，取值为0-1。wspace和hspace控制子图间横纵间距。

plt.subplots_adjust(left, bottom, right, top, wspace, hspace)

由xytext的坐标指向xy的坐标。

    plt.gca().annotate("", xy=(0, 2.5), xytext=(0, -1.2),
            arrowprops=dict(arrowstyle="->"))

使用$$之后，与LaTeX的使用方法一样。

plt.text(x=1, y=2, s=r'$hat{beta}$')