Matplotlib 3.5.0 中的新功能(2021 年 11 月 15 日)#

有关自上次修订以来的所有问题和 pull request 的列表,请参阅 3.10.0 的 GitHub 统计信息 (2024 年 12 月 13 日) .

Figure 和 Axes 的创建/管理 #

Figure 现在具有 `draw_without_rendering` 方法 #

图形的某些方面仅在绘制时确定,例如文本艺术家的确切位置或延迟计算(如自动数据限制).如果您需要这些值,可以使用 figure.canvas.draw() 强制进行完整绘制.但是,这会产生副作用,有时需要打开文件,并且会做更多不必要的工作.

新的 Figure.draw_without_rendering 方法运行 draw() 执行的所有更新,但跳过渲染图形.因此,如果您需要更新的值来配置图形的进一步方面,它会更有效率.

Figure `init` 将关键字参数传递给 set #

与 Artist 的许多其他子类相似, FigureBase , SubFigure 和 Figure 类现在会将任何额外的关键字参数传递给 set ,以允许在初始化时设置新创建对象的属性.例如:

from matplotlib.figure import Figure
fig = Figure(label='my figure')

绘图方法 #

添加 `Annulus` 补丁 #

.Annulus 是一个用于绘制椭圆环的新类.

(Source code, png)

`FancyArrow` 补丁的 `set_data` 方法 #

FancyArrow ,由 ax.arrow 返回的补丁,现在有一个 set_data 方法,允许在创建后修改箭头,例如,用于动画.

`ArrowStyle` 和 `ConnectionPatch` 中的新箭头样式 #

ArrowStyle 的新的 arrow 参数取代了在箭头创建中使用 beginarrow 和 endarrow 参数.它接收像 '<-' , ']-[ ' 和 '->' ' 这样的箭头字符串,而不是单独的布尔值.

通过这种机制,还添加了两种新样式 '->' 和 '<-[' . ConnectionPatch 接受通过 arrowstyle 参数传递的箭头样式,也接受这些新样式.

(Source code, png)

初始化后设置集合偏移变换 #

添加的 collections.Collection.set_offset_transform 可用于在初始化后设置偏移变换.当在 Axes 对象外部创建 collections.Collection ,稍后使用 Axes.add_collection() 添加它并将偏移变换设置为 Axes.transData 时,这会很有帮助.

颜色和颜色映射 #

颜色映射注册表(实验性)#

颜色映射现在通过 matplotlib.colormaps (或 pyplot.colormaps ) 来管理,它是一个 ColormapRegistry .虽然我们确信 API 已经最终确定,但我们正式将其标记为 3.5 的实验性功能,因为我们希望保留在需要时仍然可以为 3.6 修改 API 的选项.

可以使用项访问来获取颜色映射:

import matplotlib.pyplot as plt
cmap = plt.colormaps['viridis']

要注册新的颜色映射,请使用:

plt.colormaps.register(my_colormap)

我们建议对新代码使用新的 API,而不是 matplotlib.cm.get_cmap 和 matplotlib.cm.register_cmap 函数. matplotlib.cm.get_cmap 和 matplotlib.cm.register_cmap 最终将被弃用和删除.在 pyplot 中, plt.get_cmap() 和 plt.register_cmap() 将继续支持以实现向后兼容.

图像插值现在可以在 RGBA 阶段进行 #

通过 imshow 创建的 Matplotlib 中的图像会被重新采样以匹配当前画布的分辨率.当进行降采样以减少莫尔条纹效应时,应用自动抗锯齿滤镜非常有用.默认情况下,插值在数据上完成,应用一个范数,然后执行颜色映射.

但是,通常希望在 RGBA 空间中进行抗锯齿插值,其中插值的是颜色而不是数据.这通常会导致颜色超出颜色映射范围,但会在视觉上混合相邻颜色,这也是浏览器和其他图像处理软件所做的.

为 imshow 提供了一个新的关键字参数 interpolation_stage,用于设置抗锯齿插值发生的阶段.默认值是当前的 "data" 行为,另一个选择是 "rgba" 表示新提供的行为.

../../_images/sphx_glr_image_antialiasing_001.png — 插值阶段选项的示例.#

有关更多详细信息,请参见图像重采样中关于新关键字参数的讨论.

`imshow` 支持半精度浮点数数组 #

imshow 方法现在支持半精度浮点数数组,即 dtype 为 np.float16 的 NumPy 数组.

已向 Normalize 对象添加回调注册表 #

Normalize 对象现在有一个回调注册表 callbacks ,其他对象可以连接到该注册表,以便在规范更新时收到通知.当规范被修改时,回调会发出键 changed . cm.ScalarMappable 现在是一个监听器,当规范的 vmin,vmax 或其他属性被改变时,它会注册一个更改.

标题,刻度和标签 #

在 `set_ticks` 中同时设置刻度位置和标签 #

set_ticks (以及相应的 Axes.set_xticks / Axes.set_yticks ) 有一个新的参数 labels,允许同时设置刻度位置和标签.

以前,设置刻度标签是使用 Axis.set_ticklabels (或相应的 Axes.set_xticklabels / Axes.set_yticklabels ) 完成的;这通常只有在刻度位置 पहले 使用 set_ticks 固定时才有意义:

ax.set_xticks([1, 2, 3])
ax.set_xticklabels(['a', 'b', 'c'])

组合功能现在可以在 set_ticks 中使用:

ax.set_xticks([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c'])

不鼓励使用 Axis.set_ticklabels ,但它将保持可用以实现向后兼容性.

注意:此添加使 set_ticks 的 API 也更类似于 pyplot.xticks / pyplot.yticks ,后者已经有了额外的 labels 参数.

字体和文本 #

三重和四重点数学文本重音符 #

除了单点和双点重音符之外,数学文本现在还支持三重和四重点重音符.

fig = plt.figure(figsize=(3, 1))
fig.text(0.5, 0.5, r'$\dot{a} \ddot{b} \dddot{c} \ddddot{d}$', fontsize=40,
         horizontalalignment='center', verticalalignment='center')

(Source code, png)

图例标题的字体属性可配置 #

标题的字体属性可以通过 title_fontproperties 关键字参数设置,例如:

(Source code, png)

`Text` 和 `TextBox` 添加了 parse_math 选项 #

Text 和 TextBox 对象现在允许一个 parse_math 关键字专用参数,该参数控制是否应从显示的字符串中解析数学公式.如果为 True,则该字符串将被解析为数学文本对象.如果为 False,则该字符串将被视为字面量,并且不会进行解析.

简化 usetex 模式下的字体设置 #

现在 rcParams["font.family"] (default: ['sans-serif']) 接受一些字体名称作为值,以便进行更用户友好的设置.

plt.rcParams.update({
    "text.usetex": True,
    "font.family": "Helvetica"
})

现在为 PDF/PS 后端启用了 Type 42 子集化 #

backend_pdf 和 backend_ps 现在使用统一的 Type 42 字体子集化接口,借助 fontTools

将 rcParams["pdf.fonttype"] (default: 3) 或 rcParams["ps.fonttype"] (default: 3) 设置为 42 以触发此工作流程:

# for PDF backend
plt.rcParams['pdf.fonttype'] = 42

# for PS backend
plt.rcParams['ps.fonttype'] = 42

fig, ax = plt.subplots()
ax.text(0.4, 0.5, 'subsetted document is smaller in size!')

fig.savefig("document.pdf")
fig.savefig("document.ps")

rcParams 改进 #

允许全局设置默认图例 labelcolor #

一个新的 rcParams["legend.labelcolor"] (default: 'None') 设置了 Figure.legend 的默认 labelcolor 参数.特殊值 'linecolor','markerfacecolor' (或 'mfc') 或 'markeredgecolor' (或 'mec') 将导致图例文本与标记的相应颜色匹配.

(Source code, png)

3D 轴改进 #

Axes3D 现在允许手动控制绘制顺序 #

Axes3D 类现在具有 computed_zorder 参数.当设置为 False 时,Artist 将使用其 zorder 属性进行绘制.

(Source code, png)

允许更改 3D 图中的垂直轴 #

view_init 现在具有参数 vertical_axis,该参数允许切换哪个轴垂直对齐.

(Source code, png)

`plot_surface` 支持掩码数组和 NaN #

axes3d.Axes3D.plot_surface 支持掩码数组和 NaN,现在将隐藏包含掩码或 NaN 点的四边形.该行为类似于 Axes.contour ,具有 corner_mask=True .

(Source code, png)

3D 绘图方法支持 data 关键字参数 #

为了与所有 2D 绘图方法匹配,3D Axes 现在支持 data 关键字参数.这允许从类似 DataFrame 的结构间接传递参数.

data = {  # A labelled data set, or e.g., Pandas DataFrame.
    'x': ...,
    'y': ...,
    'z': ...,
    'width': ...,
    'depth': ...,
    'top': ...,
}

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': '3d')
ax.bar3d('x', 'y', 'z', 'width', 'depth', 'top', data=data)

交互式工具改进 #

Colorbar 现在具有平移和缩放功能 #

具有 colorbar 的交互式图现在可以在 colorbar 轴上进行缩放和平移. 这会调整与 colorbar 关联的 ScalarMappable 的 vmin 和 vmax. 目前,这仅适用于连续范数. 与 contourf 和 categoricals 一起使用的范数(例如 BoundaryNorm 和 NoNorm )默认情况下禁用交互功能. cb.ax.set_navigate() 可用于设置 colorbar 轴是否具有交互性.

更新了 Slider 小部件的外观 #

Slider 和 RangeSlider 小部件的外观已更新,并为添加的句柄提供了新的样式参数.

(Source code, png)

删除 PolygonSelector 上的点 #

在完成 PolygonSelector 后,现在可以通过右键单击来删除各个点.

拖动选择器 #

SpanSelector , RectangleSelector 和 EllipseSelector 有一个新的关键字参数 drag_from_anywhere,当设置为 True 时,允许您从选择器内的任何位置单击并拖动以移动它. 以前,只能通过激活移动修饰符按钮或单击中心句柄来移动它.

SpanSelector 的大小现在可以使用边缘句柄进行更改.

清除选择器 #

选择器( EllipseSelector , LassoSelector , PolygonSelector , RectangleSelector 和 SpanSelector )有一个新的方法 clear,它将清除当前选择并使选择器准备好进行新的选择.这相当于按下 Escape 键.

设置选择器的艺术家属性 #

可以使用 set_props 和 set_handle_props 方法更改 EllipseSelector , LassoSelector , PolygonSelector , RectangleSelector 和 SpanSelector 选择器的艺术家属性.

忽略选择范围外的事件 #

EllipseSelector , RectangleSelector 和 SpanSelector 选择器有一个新的关键字参数 ignore_event_outside,当设置为 True 时,将忽略当前选择范围外的事件. 可以使用句柄或新的拖动功能来更改选择.

`CallbackRegistry` 对象获得了一种临时阻止信号的方法 #

上下文管理器 blocked 可用于阻止回调信号被 CallbackRegistry 处理. 可选关键字 signal 可用于阻止特定信号被处理,并允许所有其他信号通过.

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow([[0, 1], [2, 3]])

# Block all interactivity through the canvas callbacks
with fig.canvas.callbacks.blocked():
    plt.show()

fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow([[0, 1], [2, 3]])

# Only block key press events
with fig.canvas.callbacks.blocked(signal="key_press_event"):
    plt.show()

方向调整光标 #

画布现在支持设置方向调整光标,即水平和垂直双箭头. 这些用在例如选择器小部件中. 尝试鼠标光标示例,以在您所需的后端中查看光标.

Sphinx 扩展 #

后端特定的改进 #

GTK 后端 #

已添加支持 GTK4 的后端. 支持 Agg 和 Cairo 渲染器. GTK4 后端可以选择为 GTK4Agg 或 GTK4Cairo.

Qt 后端 #

已添加对 Qt6 (使用 PyQt6 或 PySide6)的支持,使用 Agg 或 Cairo 渲染器. 同时,已删除对 Qt4 的支持. Qt6 和 Qt5 都由组合后端(QtAgg 或 QtCairo)支持,并且加载的版本由已经导入的模块, QT_API 环境变量和可用的软件包决定. 有关详细信息,请参见 QT_bindings . 版本化的 Qt5 后端名称(Qt5Agg 或 Qt5Cairo)仍受支持以实现向后兼容性.

在基于 Cairo,GTK 和 Tk 后端中的 HiDPI 支持 #

GTK3 后端现在完全支持 HiDPI,包括混合监视器的情况(仅在 Wayland 上). 新添加的 GTK4 后端也支持 HiDPI.

TkAgg 后端现在仅在 Windows 上支持 HiDPI,包括混合监视器的情况.

所有基于 Cairo 的后端都正确地支持 HiDPI,就像它们的 Agg 对应物一样(即,如果工具包支持 HiDPI,那么 Cairo 后端现在将支持它,但否则不会.)

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()

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