裝飾Matplotlib(標籤、文字、標記、註釋…)

在機器學習實際應用中，最關鍵的部分就是資料視覺化，否則無論除錯還是總結，你無從下手。python大牛們提供了非常牛逼的庫—Matplotlib

回顧

詳解影象組成

Figure

1. 在matplotlib中，整個影象為Figure物件，理解為影象ID。
2. Figure物件中包含多個Axes物件，理解為子圖ID。

如圖：

直線圖詳解Figure內部元件

title為影象標題，Axis為座標軸, Label為座標軸標註，Tick為刻度線，Tick Label為刻度註釋。
如圖：

各個物件關係從屬

影象中所有物件均來自於Artist的基類。
如圖：

用於美化的元件

Show me the code

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(1, figsize=(5, 5))
##ax子圖ID
ax = plt.subplot(111)
plt.xticks(range(6))
# 如果不指定刻度，x軸與y軸都是1
plt.yticks(range(6))

##ANNOTATE
# xy箭頭的位置
# xytext文字框的位置,size文字框的大小
# va，ha字型顯示在文字框的位置
# 文字框邊框bbox=dict(boxstyle=邊框樣式，fc=前景色)
# 箭頭arrowprops=dict(arrowsyle=箭頭樣式，connectionstyle=連線路徑arc3直接連，完全形度),rad代表箭頭是否是彎的，+-定義彎的方向
 

ax.annotate(u"arrow", xy=(1, 1), \
            xytext=(4, 4), size=15, \
            va="center", ha="center", \
            bbox=dict(boxstyle='sawtooth', fc="w"), \
            arrowprops=dict(arrowstyle="-|>", connectionstyle="angle,rad=0.4", fc='r') \
            )

##TEXT
bbox_props = dict(boxstyle="rarrow,pad=0.3"
 
, fc="cyan", ec="b", lw=2)
ax.text(0, 0, "Direction", \
        ha="center", va="center", \
        rotation=45, size=15, \
        bbox=bbox_props
        )

##TABLE(不舉例了...)
ax.table(cellText=None, cellColours=None,\
         cellLoc='right', colWidths=None,\
         rowLabels=None, rowColours=None, rowLoc='left',\
         colLabels=None, colColours=None, colLoc='center',\
         loc='bottom', bbox=None)

##ARROW
ax.arrow(x, y, dx, dy, **kwargs)

plt.show()

Show me the picture

如圖：

總結

平時legend，annotate，text，label，title會多用一點~
接下來還會有一篇舉例，兩篇例子足夠大家使用了

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丁。