Python高级技术之：`Matplotlib`的`Artist`和`Backend`：如何进行高级绘图定制。

各位观众，掌声欢迎来到“Python高级绘图定制”专场！今天，咱们不聊虚的，直接深入Matplotlib的腹地，扒一扒它的Artist和Backend，看看如何用它们把你的图表打造成艺术品，而不是简单的“能看就行”。

开场白：Matplotlib，不仅仅是画个图那么简单

很多人用Matplotlib，可能就是plt.plot()、plt.scatter()一把梭，出来的图能用就行。但是，如果你想做出Publication-ready级别的图，或者需要高度定制化的图表，那就得深入了解Matplotlib的底层机制了。今天，我们就来揭秘Matplotlib的“任督二脉”：Artist和Backend。

第一部分：Artist——图表世界的建筑师

想象一下，你要盖一栋房子。房子里有墙、有窗、有门，还有各种装饰。在Matplotlib的世界里，这些“墙、窗、门、装饰”就对应着Artist对象。Artist是所有你能在图上看到的东西的基类。

1.1 Artist家族谱：谁是我的亲戚？

Matplotlib的Artist家族非常庞大，但我们可以把它分成两大类：

• Primitive Artist: 负责绘制最基本的图形元素，比如线条（Line2D）、矩形（Rectangle）、文本（Text）、图像（Image）等等。
• Container Artist: 负责管理和组织其他的Artist对象，比如坐标轴（Axes）、图形（Figure）、刻度（Tick）等等。

为了更清晰地展示它们的关系，我们用一个表格来概括一下：

Artist 类型	作用	常用类
Primitive Artist	绘制基本的图形元素	Line2D, Rectangle, Text, Polygon, Image, PathCollection, Scatter
Container Artist	管理和组织其他的Artist对象	Figure, Axes, Subplot, Axis, Tick, Legend

1.2 Figure：图表的司令部

Figure对象是整个图表的顶级容器。你可以把它想象成一张画布，所有的东西都画在这张画布上。一个Figure可以包含多个Axes对象（也就是子图）。

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(8, 6))  # 创建一个Figure对象，指定大小为8x6英寸
ax1 = fig.add_subplot(2, 1, 1)  # 添加第一个子图，2行1列，第1个位置
ax2 = fig.add_subplot(2, 1, 2)  # 添加第二个子图，2行1列，第2个位置

#在子图上画图
ax1.plot([1,2,3], [4,5,6])
ax2.scatter([1,2,3], [4,5,6])

plt.show()

fig.add_subplot(nrows, ncols, index) 创建子图，nrows是行数，ncols是列数，index是子图的索引（从1开始）。

1.3 Axes：图表的战场

Axes对象是实际绘制图形的地方，它包含了坐标轴、刻度、标签、图例等等。每个Axes对象都对应一个独立的坐标系。

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()  # 创建一个Figure和一个Axes对象

#绘制一条直线
line, = ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 2], label="Line")

#设置坐标轴标签
ax.set_xlabel("X-axis")
ax.set_ylabel("Y-axis")

#设置标题
ax.set_title("My Awesome Plot")

#显示图例
ax.legend()

plt.show()

ax.plot() 创建一个Line2D对象，并将其添加到Axes对象中。我们还可以使用ax.set_xlabel()、ax.set_ylabel()、ax.set_title() 等方法来设置坐标轴标签和标题。

1.4 直接操作Artist：高级定制的钥匙

Matplotlib提供了很多方便的函数（比如plt.plot()、plt.scatter()）来创建和操作Artist对象。但是，如果你想进行更高级的定制，就需要直接操作Artist对象了。

例如，假设你想修改线条的颜色、线宽和线型：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

line, = ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 2])

# 直接修改Line2D对象的属性
line.set_color('red')
line.set_linewidth(3)
line.set_linestyle('--') # 'dashed'效果一样

plt.show()

通过line.set_color()、line.set_linewidth() 和 line.set_linestyle() 方法，我们可以直接修改Line2D对象的属性，从而实现高级定制。

1.5 使用setp()函数：批量修改属性

如果需要同时修改多个Artist对象的属性，可以使用matplotlib.pyplot.setp()函数。这个函数可以接受一个或多个Artist对象作为参数，然后一次性设置它们的属性。

import matplotlib.pyplot as plt

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2) # 创建两个子图

line1, = ax1.plot([1, 2, 3], [4, 5, 2])
line2, = ax2.plot([1, 2, 3], [2, 4, 1])

# 使用setp()函数同时修改两个Line2D对象的属性
plt.setp([line1, line2], color='green', linewidth=2, linestyle=':')

plt.show()

plt.setp([line1, line2], color='green', linewidth=2, linestyle=':') 一次性将line1和line2的颜色、线宽和线型都设置为了相同的值。

第二部分：Backend——图表的幕后英雄

Backend是Matplotlib的渲染引擎，负责将Artist对象绘制到屏幕上或者保存到文件中。不同的Backend使用不同的技术来实现渲染，比如Agg、Cairo、PS、PDF、SVG等等。

2.1 Backend的类型：你是哪一种？

Matplotlib的Backend可以分为两类：

• User Interface Backends (Interactive Backends): 这些Backend需要依赖GUI工具包（比如TkAgg、QtAgg、WXAgg），可以在屏幕上显示图表，并且支持交互操作（比如缩放、平移）。
• Hardcopy Backends (Non-Interactive Backends): 这些Backend可以将图表保存到文件中（比如Agg、PS、PDF、SVG），但不能在屏幕上显示图表。

2.2 查看和设置Backend：我用哪种方式显示？

可以使用matplotlib.get_backend()函数来查看当前使用的Backend：

import matplotlib

print(matplotlib.get_backend())

可以使用matplotlib.use()函数来设置Backend。注意，matplotlib.use()函数必须在导入matplotlib.pyplot模块之前调用：

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')  # 设置Backend为Agg

import matplotlib.pyplot as plt

# 你的绘图代码
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 2])
plt.savefig('my_plot.png')  # 将图表保存到文件中

在这个例子中，我们将Backend设置为Agg，然后使用plt.savefig()函数将图表保存到my_plot.png文件中。因为Agg是Non-Interactive Backend，所以图表不会在屏幕上显示。

2.3 为什么选择不同的Backend？

选择Backend取决于你的需求：

• 需要交互操作： 选择User Interface Backend (TkAgg, QtAgg, WXAgg)。
• 只需要保存到文件： 选择Hardcopy Backend (Agg, PS, PDF, SVG)。
• 跨平台兼容性： Agg Backend是一个不错的选择，因为它不依赖任何GUI工具包，可以在所有平台上使用。
• 矢量图： PDF 和 SVG Backend 可以生成矢量图，放大后不会失真。

第三部分：高级绘图定制实战

现在，让我们结合Artist和Backend的知识，来进行一些高级绘图定制的实战演练。

3.1 自定义坐标轴：告别千篇一律

Matplotlib的默认坐标轴可能不太符合你的审美，你可以通过直接操作Axis对象来自定义坐标轴的外观。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot([1, 2, 3, 4, 5], [2, 4, 1, 3, 5])

#隐藏右边和上边的坐标轴 spines
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['top'].set_visible(False)

# 设置坐标轴颜色
ax.spines['bottom'].set_color('blue')
ax.spines['left'].set_color('green')

# 设置坐标轴线宽
ax.spines['bottom'].set_linewidth(2)
ax.spines['left'].set_linewidth(2)

#设置刻度颜色
ax.tick_params(axis='x', colors='red')
ax.tick_params(axis='y', colors='purple')

#自定义刻度格式
formatter = ticker.FormatStrFormatter('%.2f') #保留两位小数
ax.yaxis.set_major_formatter(formatter)

plt.show()

在这个例子中，我们隐藏了右边和上边的坐标轴 spines，设置了坐标轴的颜色和线宽，以及刻度的颜色，还自定义了刻度的格式。

3.2 添加自定义图例：让图例更清晰

Matplotlib的默认图例可能不够清晰，你可以通过自定义图例来提高图表的可读性。

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

line1, = ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 2], label='Line 1')
line2, = ax.plot([1, 2, 3], [2, 4, 1], label='Line 2')

#自定义图例
legend = ax.legend(handles=[line1, line2],
                   labels=['My Line 1', 'My Line 2'],
                   loc='upper left',
                   fontsize='large',
                   frameon=False,   #去掉边框
                   handlelength=3, #设置marker的长度
                   title='Legend Title')

legend.get_title().set_fontsize('12') #设置图例标题字体大小

plt.show()

在这个例子中，我们创建了一个自定义图例，并设置了图例的位置、字体大小、边框、marker长度和标题。

3.3 绘制复杂图形：突破默认限制

Matplotlib提供了很多Primitive Artist类，可以让你绘制各种复杂的图形。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches

fig, ax = plt.subplots()

# 创建一个矩形
rect = patches.Rectangle((0.1, 0.1), 0.2, 0.3, linewidth=1, edgecolor='r', facecolor='none')
ax.add_patch(rect)

# 创建一个圆形
circle = patches.Circle((0.5, 0.5), 0.2, facecolor='blue', alpha=0.5)
ax.add_patch(circle)

# 创建一个多边形
polygon = patches.Polygon([[0.8, 0.2], [0.9, 0.5], [0.7, 0.8]], closed=True, facecolor='green')
ax.add_patch(polygon)

ax.set_xlim(0, 1)
ax.set_ylim(0, 1)

plt.show()

在这个例子中，我们使用了matplotlib.patches模块中的Rectangle、Circle 和 Polygon 类来创建矩形、圆形和多边形，并将它们添加到Axes对象中。

3.4 使用transforms进行坐标变换

Matplotlib的transforms模块提供了一系列坐标变换的工具，可以让你在不同的坐标系之间进行转换。这在绘制复杂的图形时非常有用。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.transforms as transforms

fig, ax = plt.subplots()

# 创建一个Line2D对象，使用data坐标系
line, = ax.plot([0, 1], [0, 1], transform=ax.transData, color='red')

# 创建一个Text对象，使用axes坐标系
text = ax.text(0.5, 0.5, 'My Text', transform=ax.transAxes, ha='center', va='center')

# 创建一个Rectangle对象，使用figure坐标系
rect = plt.Rectangle((0.1, 0.1), 0.2, 0.3, transform=fig.transFigure, facecolor='yellow')
fig.patches.append(rect)

plt.show()

在这个例子中，我们使用了ax.transData（数据坐标系）、ax.transAxes（Axes坐标系）和 fig.transFigure（Figure坐标系）三种不同的坐标系来定位Line2D、Text 和 Rectangle对象。

总结：掌控Artist和Backend，成为绘图大师

通过今天的学习，我们深入了解了Matplotlib的Artist和Backend机制。掌握了这些知识，你就可以：

• 高级定制： 精确控制图表的每一个细节，打造个性化的图表。
• 灵活选择： 根据需求选择合适的Backend，实现不同的渲染效果。
• 突破限制： 绘制复杂的图形，突破默认限制。

希望大家在今后的绘图过程中，能够灵活运用今天所学的知识，创作出更加精美的图表！

感谢大家的观看，下课！