俄羅斯：將審查iPhone等外國公司設(shè)備 保數(shù)據(jù)安全
iPhone和特斯拉都屬于在各自領(lǐng)域領(lǐng)頭羊的品牌，推出的產(chǎn)品也也都是數(shù)一數(shù)二的，但對于一些國家而言，它們的產(chǎn)品可靠性和安全性還是在限制范圍內(nèi)。近日，俄羅斯聯(lián)邦通信、信息技術(shù)
Matplotlib是一個Python中常用的繪圖庫，用于創(chuàng)建各種類型的圖表。在Matplotlib中，你可以使用titles（標(biāo)題）、labels（標(biāo)簽）和legends（圖例）來增強(qiáng)你的圖表。本文討論Python的Matplotlib繪圖庫中可用的不同標(biāo)記選項。
在Matplotlib中，F(xiàn)igure是整個圖形窗口，它可以包含一個或多個子圖（Axes）。Axes是實際繪圖區(qū)域，而Figure則是包含所有Axes、標(biāo)題、標(biāo)簽等元素的容器。
在使用可以使用Matplotlib時可以使用plt.subplots()命令一次創(chuàng)建多個子圖的占位符，輸入?yún)?shù)nrows和ncols定義要返回的行和列的數(shù)量。返回數(shù)組包含ncols=2個元素的nrows=2個列表。每個元素都引用一個子圖。
import matplotlib.pyplot as plt fig, axs = plt.subplots( nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 7), sharex=True, sharey=True ) # Fig = Figure object, # axs = list of axes # axs = [[ax1, ax2], # [ax3, ax4]]axis指的是子圖，通常稱為ax的軸對象中的x軸和y軸的一個組合。我們使用列表推導(dǎo)遍歷所有軸，并使用ax.set_xlabel("whatever")為每個子圖分配xlabel和ylabel。可以通過調(diào)用ax2 = ax.twinx()來創(chuàng)建另一個y軸;ax2.set_ylabel(“Second y-axis”);但這會使繪制圖例等事情變得復(fù)雜，因為現(xiàn)在繪圖配置在同一子圖中被分成兩個容器，所以我們一般都會將一個x軸和y軸放在一個子圖中，也就是我們上面說的一個組合。
i = 1 for ax in [item for sublist in axs for item in sublist]: ax.set_xlabel(f"xlabel {i}") ax.set_ylabel(f"ylabel {i}") i+=1每個子圖最多可以有三個標(biāo)題Titles 。默認(rèn)情況下，子圖標(biāo)題顯示在子圖的上方。使用loc參數(shù)可以將唯一的標(biāo)題與子圖的左邊緣或右邊緣對齊，也可以向子圖添加其他標(biāo)題。有時將主標(biāo)題左對齊并添加更多信息(如數(shù)據(jù)源)可能會很有用，或者使用不同的字體或較小的字體右對齊。
ax.set_title(f"Title {i} left", loc="left", fnotallow=8) ax.set_title(f"Title {i} right", loc="right", fnotallow=10) ax.set_title(f"Title {i} center", loc="center", fnotallow=14)在Matplotlib中，set_title和set_ylabel等函數(shù)可以將字體、字體大小和字體粗細(xì)作為參數(shù)或作為一個名為fontdict的字典。
ax.set_title(f"Title {i} left", loc="left", fnotallow=dict( size=8, family="Times New Roman", weight="bold") )圖標(biāo)題在Matplotlib中稱為suptitle。默認(rèn)情況下，它是一個標(biāo)題，在最上面的子標(biāo)題中間對齊，字體大小比普通的子標(biāo)題大。
與軸標(biāo)簽類似，y軸和x軸也有替代標(biāo)簽。默認(rèn)情況下，Supylabel以居中對齊的方式出現(xiàn)在圖的左側(cè)，而supxlabel以居中對齊的方式出現(xiàn)在圖的底部。
可以自定義圖形標(biāo)簽和標(biāo)題的位置，方法是使用x和y參數(shù)，ha用于水平對齊，va用于垂直對齊。x和y所指向的圖坐標(biāo)是從圖的左下角開始的0到1之間的數(shù)字。suptitle的默認(rèn)值是x=0.5和y=0.98，這使得它位于頂部和中間。
fig.suptitle("Suptitle", fnotallow=20) fig.supylabel("Supylabel", fnotallow=16) fig.supxlabel("Supxlabel", fnotallow=16)圖例是子圖中的輔助框，它告訴我們哪些數(shù)據(jù)點屬于哪個邏輯組。當(dāng)在單個子圖中有多條線、多組標(biāo)記等時，它們尤其有用。當(dāng)調(diào)用ax.legend()時，每個沒有以下劃線開頭的標(biāo)簽且包含在軸對象中的藝術(shù)家都會生成一個軸圖例條目。像ax.scatter()和ax.plot()這樣的繪圖函數(shù)將label作為參數(shù)，默認(rèn)情況下，這是創(chuàng)建圖例時使用的標(biāo)簽。
ax.scatter( np.random.random(30) * 0.45 + 0.3, np.random.random(30) * 0.45 + 0.3, label="label for data", alpha=0.3, ) ax.legend(title=f"Legend {i} title", fnotallow=8)如果子圖包含多個軸，例如當(dāng)調(diào)用ax.twinx()時，需要在繪制圖例之前收集對藝術(shù)家的引用并將它們組合起來，以避免在同一子圖中繪制兩個圖例。
lines_ax = ax.get_lines() lines_ax2 = ax2.get_lines() lines = lines_ax + lines_ax2 labels = [line.get_label() for line in lines] ax.legend(lines, labels, title=f"Legend {i} title", fnotallow=8)通過上面的介紹，我們應(yīng)該對這幾個術(shù)語有了一定了解，那么我們來看看下面的代碼
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, axs = plt.subplots( nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 7), sharex=True, sharey=True, squeeze=True ) i = 1 for ax in [item for sublist in axs for item in sublist]: ax.set_xlabel(f"xlabel {i}") ax.scatter( np.random.random(30) * 0.45 + 0.3, np.random.random(30) * 0.45 + 0.3, label="label for data", alpha=0.3, ) ax.legend(title=f"Legend {i} title", fnotallow=8) ax.set_xlim(0, 1) ax.set_ylim(0, 1) ax.set_title(f"Title {i} left", loc="left", fnotallow=8) ax.set_title(f"Title {i} right", loc="right", fnotallow=10) ax.set_title(f"Title {i} center", loc="center", fnotallow=14) ax.tick_params(labelleft=False, labelbottom=False) ax.set_ylabel(f"ylabel {i}") i += 1 fig.suptitle("Suptitle", fnotallow=20) fig.supylabel("Supylabel", fnotallow=16) fig.supxlabel("Supxlabel", fnotallow=16) plt.tight_layout() plt.savefig("fig.png", dpi=200)這就是繪制最上面圖的代碼，我們再把圖展示一下，這樣可以更加直觀：
本文鏈接：http://www.tebozhan.com/showinfo-26-43329-0.htmlMatplotlib中的titles（標(biāo)題）、labels（標(biāo)簽）和legends（圖例）
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