matplotlib学习笔记

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 3 Created on Thu Mar 17 20:24:41 2016
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 5 @author: Dale
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 8 import matplotlib.pyplot as plt
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10 decisionNode = dict(boxstyle = "sawtooth", fc = "0.8")
11 leafNode = dict(boxstyle = "round4", fc = "0.8")
12 arrow_args = dict(arrowstyle = "<-")
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14 def plotNode(nodeTxt, centerPt, parentPt, nodeType):
15     ‘‘‘
16     下面这个函数原型是class matplotlib.axes.Axes()的成员函数annotate()
17     该函数的作用是为绘制的图上指定的数据点xy添加一个注释nodeTxt,注释的位置由xytext指定
18     其中，xycoords来指定点xy坐标的类型，textcoords指定xytext的类型，xycoords和textcoords的取值如下：
19     ‘figure points’：此时坐标表示坐标原点在图的左下角的数据点
20     ‘figure pixels’：此时坐标表示坐标原点在图的左下角的像素点
21     ‘figure fraction’：此时取值是小数，范围是([0, 1], [0, 1])
22                         ，在图的最左下角时xy是(0,0), 最右上角是(1, 1)
23                         ，其他位置按相对图的宽高的比例取小数值
24     ‘axes points’：此时坐标表示坐标原点在图中坐标的左下角的数据点
25     ‘axes pixels’：此时坐标表示坐标原点在图中坐标的左下角的像素点
26     ‘axes fraction’：类似‘figure fraction’，只不过相对图的位置改成是相对坐标轴的位置
27     ‘data’：此时使用被注释的对象所采用的坐标系（这是默认设置），被注释的对象就是调用annotate这个函数
28             那个实例，这里是ax1，是Axes类，采用ax1所采用的坐标系
29     ‘offset points’：此时坐标表示相对xy的偏移（以点的个数计），不过一般这个是用在textcoords
30     ‘polar’：极坐标类型，在直角坐标系下面也可以用，此时坐标含义为(theta, r)
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32     参数arrowprops含义为连接数据点和注释的箭头的类型，该参数是dictionary类型，该参数含有一个
33     名为arrowstyle的键，一旦指定该键就会创建一个class matplotlib.patches.FancyArrowPatch类的实例
34     该键取值可以是一个可用的arrowstyle名字的字符串，也可以是可用的class matplotlib.patches.ArrowStyle类的实例
35     具体arrowstyle名字的字符串可以参考
36     http://matplotlib.org/api/patches_api.html#matplotlib.patches.FancyArrowPatch
37     里面的class matplotlib.patches.FancyArrowPatch类的arrowstyle参数设置
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39     函数返回一个类class matplotlib.text.Annotation()的实例
40     ‘‘‘
41     createPlot.ax1.annotate(nodeTxt, xy = parentPt, xycoords = ‘axes fraction‘, va = ‘center‘, ha = ‘center‘, bbox = nodeType, arrowprops = arrow_args)
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43 def createPlot():
44     fig = plt.figure(1, facecolor=‘white‘) #创建新的figure 1, 背景颜色为白色
45     fig.clf()  #清空figure 1的内容
46     ‘‘‘
47      在新建的figure 1里面创建一个1行1列的子figure的网格,并把网格里面第1个子figure的Axes实例axes返回给ax1作为函数createPlot()的属性
48     ，这个属性ax1相当于一个全局变量,可以给plotNode函数使用
49     ‘‘‘
50     createPlot.ax1 = plt.subplot(111, frameon=False)
51     plotNode(‘a decision node‘, (0.5, 0.1), (0.1, 0.5),  decisionNode)
52     plotNode(‘a leaf node‘, (0.8, 0.1), (0.3, 0.8), leafNode)
53     plt.show()