Matplotlib 绘图中添加背景图片

前言

Matplotlib是Python中最常用的科学绘图库之一，在数据可视化领域拥有着广泛的应用。它提供了大量的绘图函数和绘图选项，使得我们可以在不同的场景中比较轻松地完成数据分析和可视化。本文主要介绍如何在Matplotlib中添加自定义的背景图片来增强绘图的可视化效果。

概述

在Matplotlib中绘制图形时，我们可以通过调用plt.subplots()函数来得到一个基础的绘图对象，然后往其中添加其他的绘图元素，如折线、柱形和散点等进行可视化。不过在实际的数据可视化过程中，有时候我们需要将其他的元素添加到绘图中来，例如：

将图片添加到绘图区域中，以便更好的展示数据的特征或背景信息；
在绘图区域中添加网格、坐标轴标签和标题等元素来提高可读性；
根据不同的数据集合绘制不同的线型、点形和颜色等各种可视化元素；

下面我们将主要涉及到 Matplotlib 中如何将图片作为绘图的背景。

显示图片的方案

Matplotlib 中有两种主要的方法可以显示图片或图像，分别是使用 pyplot 模块中的plot()函数和imshow()函数。在这两个函数中，plot()函数主要用于绘制线图、散点图和柱状图等各种图形，而imshow()函数则是用于显示和处理二维数组图像，例如灰度图或 RGB 图像等。

使用`plot()`函数添加背景图片

plot()函数主要用于绘制二维折线图和三维面图和条图等，但是它也可以很容易地用来实现图像的显示和处理。在图像显示的情况下，我们可以使用plot()函数来绘制多个相同的图像，然后将其叠加在一起，从而形成含有多张图片的背景。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.misc import face

# 创建figure对象并获取子图对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制图片并将其叠加在一起
for i in range(4):
    plt.plot(np.random.rand(10), np.random.rand(10), 'o')
    img = face()
    ax.imshow(img, extent=[i*100, (i+1)*100, 100, 0])

plt.show()

在上面的程序代码中，我们首先创建了一个包含其中变量的 figure 绘图对象，然后使用 for 循环来实现多张图叠加。再将其最终用show()函数显示出来。

使用`imshow()`函数添加背景图片

Matplotlib 中imshow()函数可以用于二维数组图像的处理，和plot()函数相比，它可以更灵活地对图像进行处理、操作和显示。下面是一个通过imshow()函数添加背景图片的程序例子：

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.misc import face

# 显示图片
img = face()
plt.imshow(img,zorder=1)

# 添加文字
plt.text(50, 50, 'Image Show', fontsize=14, color='blue', alpha=0.8)

# 添加网格
plt.grid(True, linestyle='--')

# 调整显示效果
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.axis('off')

# 显示图形
plt.show()

在上面的程序代码中，首先使用imshow()函数来添加背景图片，并且设置其zorder属性值为 1，来确保其在其他元素之后添加。然后通过text()函数来在图片上添加文字，并使用grid()函数来添加网格。最后通过调用axis()函数、xticks()函数和yticks()函数来关闭坐标轴的显示。