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MEP12:改进画廊和示例#

  • 状态

  • 分支和 Pull requests

  • 摘要

  • 详细描述

  • 实施

    • 示例图库部分

    • 清理指南

      • 其他建议

  • 向后兼容性

  • 替代方案

    • 标签

状态#

进度

在 1.3 中添加了初始更改.画廊的转换正在进行中.2015 年 9 月 29 日 - 最后一个导入 pylab 的 pylab_examples 已转换为使用 matplotlib.pyplot 和 numpy .

分支和 Pull requests#

#1623, #1924, #2181

PR #2474 演示了清理单个示例并将其移动到适当的部分.

摘要#

重新组织 matplotlib 绘图画廊将大大简化画廊的导航.此外,应清理和简化示例以提高清晰度.

详细描述#

matplotlib 画廊最近被设置为将示例分成几个部分.正如在该 PR [1] 中所讨论的,当前的示例部分( api , pylab_examples )对用户来说并没有太大的用处:画廊中的新部分将帮助用户找到相关的示例.

这些部分也将指导示例的清理:最初,所有当前的示例将保留并列在其当前目录下.随着时间的推移,这些示例可以被清理并移动到新的部分之一.

此过程允许用户轻松识别需要清理的示例;即 api 和 pylab_examples 目录中的任何内容.

实施#

  1. 创建新的示例图库部分.[完成]

  2. 清理示例并将它们移动到新的示例图库部分(在许多PR的过程中,并在许多用户/开发人员的帮助下).[进行中]

示例图库部分#

部分的命名至关重要,并将指导清理工作.当前的部分是:

  • 线条,条形和标记(或多或少是一维数据)

  • 形状和集合

  • 统计图

  • 图像,轮廓和场

  • 饼图和极坐标图:圆形事物

  • 颜色

  • 文本,标签和注释

  • 刻度和脊柱

  • 子图,轴和图形

  • 特殊绘图(例如,桑基图,雷达图,龙卷风图)

  • 展示(经过调整使其达到出版质量的绘图)

  • 工具箱的单独部分(已存在:'mplot3d','axes_grid','units','widgets')

这些名称当然可以讨论.随着这些部分的增长,我们应该重新评估它们并在必要时拆分它们.

清理指南#

图库的 api 和 pylab_examples 部分中的当前示例将保留在这些目录中,直到它们被清理.清理后,它们将被移动到上面描述的新示例图库部分."清理"应包括:

  • sphinx-gallery docstrings :标题和示例描述,格式如下,位于示例顶部:

    """
    ===============================
    Colormaps alter your perception
    ===============================
    
    Here I plot the function
    
    .. math:: f(x, y) = \sin(x) + \cos(y)
    
    with different colormaps. Look at how colormaps alter your perception!
    """
    
  • PEP8 清理(强烈建议运行 flake8 或类似的检查器)

  • 应删除注释掉的代码.

  • 用 pyplot (+ numpy 等)替换 pylab 接口的使用.请参阅 c25ef1e

  • 删除shebang行,例如:

    #!/usr/bin/env python
    
  • 使用一致的导入.特别地:

    import numpy as np
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    

    避免从这些模块导入特定的函数(例如 from numpy import sin )

  • 每个示例都应侧重于一个特定功能(不包括将显示更多"完善"绘图的 showcase 示例).应删除与该功能无关的调整.请参阅 f7b2217 , e57b5fc 和 1458aa8

pylab 的使用应在专门的帮助页面上进行演示/讨论,而不是在图库示例中.

注意:移动现有示例时,应搜索对该示例的引用.例如, axes.py 和 pyplot.py 的API文档可能会使用这些示例来生成绘图.使用您喜欢的搜索工具(例如,grep,ack, grin , pss )来搜索matplotlib软件包.请参阅 2dc9a46 和 aa6b410

其他建议#

  • 在示例和API文档之间提供链接(双向),用于使用的methods/objects.(issue #2222 )

  • 优先使用 plt.subplots (注意后面的"s")而不是 plt.subplot .

  • 重命名示例以阐明其目的.例如, imshow 的最基本演示可能是 imshow_demo.py ,而演示不同插值设置的演示将是 imshow_demo_interpolation.py (而不是 imshow_demo2.py ).

  • 拆分尝试做太多的示例.请参阅 5099675 和 fc2ab07

  • 删除没有显示任何新内容的示例.

  • 一些示例练习了单元测试的深奥功能.这些调整应该从图库中移到位于包根目录下的 unit 目录中的一个示例中.

  • 添加绘图标题以明确示例的意图.参见 bd2b13c

向后兼容性#

每个Matplotlib版本的网站都很容易访问,因此想要参考旧示例的用户仍然可以这样做.

替代方案#

标签#

标记示例还将帮助用户搜索示例图库.虽然标签对于有特定目标的用户来说是一个很大的优势,但绘图图库仍然是这些示例的入口点,并且章节可以真正帮助用户浏览图库.因此,标签是对这种重组的补充.

[1]

matplotlib/matplotlib#714

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请给出一个简单的 Matplotlib 代码示例

下面是一个简单的 Matplotlib 用法示例:

import matplotlib.pyplot as plt
# 1. 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
# 2. 创建图形
plt.plot(x, y, label='线性增长', color='blue', marker='o')
# 3. 添加修饰元素
plt.title('简单的折线图示例') # 标题
plt.xlabel('X 轴 (时间)')      # X 轴标签
plt.ylabel('Y 轴 (数值)')      # Y 轴标签
plt.legend()                  # 显示图例
plt.grid(True)                # 显示网格
# 4. 展示图形
plt.show()

你可以在 PythonRun 上执行它,看看结果。

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