极客教程Matplotlib 设置figure/axes属性的首选方法
Matplotlib是Python的一个强大的绘图库，被广泛应用于科学计算、数据可视化等领域。在使用Matplotlib绘图时，经常需要设置图形的各种属性，例如，标题、坐标轴标签、线条样式、颜色等等。本文将介绍Matplotlib中设置figure/axes属性的几种方法，并探讨其中最为推荐的方法。
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基础知识
在深入讲解Matplotlib的属性设置方法之前，我们需要了解一些基础知识。Matplotlib中的figure（也称为图形）是整个绘图窗口的基础框架，所有的图像元素都是在figure上进行绘制的。而axes（也称为子图）则是在figure上的一个矩形区域，用于绘制具体的图像内容。一般情况下，一个figure可以包含多个axes。因此，对于Matplotlib的属性设置，我们既可以针对整个figure进行设置，也可以针对单个axes进行设置。
方法一：使用plt函数
在Matplotlib中，我们可以使用plt函数对figure和axes进行属性设置。例如，我们要设置figure的标题，可以使用如下代码：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.title("my figure")
这样就可以在窗口中创建一个新的figure，并设置其标题为“my figure”。
类似地，对于axes的属性设置，我们可以使用如下代码：
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xlabel('x label')
ax.set_ylabel('y label')
这里我们使用subplots函数来创建一个新的figure对象和一个子图对象。然后，我们可以使用set_xlabel和set_ylabel方法来设置axes的横轴和纵轴标签。
方法二：使用面向对象的方式
与使用plt函数相对应的是，我们也可以使用面向对象的方式来进行属性设置。在这种方式下，我们需要先通过figure函数创建一个figure对象，然后再通过这个对象创建axes对象。例如，我们要设置x轴和y轴的刻度范围，可以使用如下代码：
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_xlim([0, 10])
ax.set_ylim([0, 5])
这里我们先创建了一个新的figure对象，然后调用add_subplot方法创建了一个子图对象。最后，我们可以使用set_xlim和set_ylim方法来设置axes的横轴和纵轴范围。
方法三：设置全局属性
Matplotlib还提供了一个rcParams字典对象，用于保存全局绘图属性。通过修改这个字典对象的值，我们可以实现整个Matplotlib中的属性设置。例如，我们要设置所有图形的字体大小和字体家族，可以使用如下代码：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.size'] = 14
plt.rcParams['font.family'] = 'Arial'
这里我们使用rcParams字典对象来设置global font属性。其中font.size用于设置字体大小，font.family用于设置字体家族。
需要注意的是，修改rcParams对象的属性会影响到所有的图形，因此在使用时需要谨慎考虑。
方法四：使用样式表
Matplotlib还提供了一个样式表机制，用于一次性设置多个属性。通过调用style函数，我们可以选择不同的样式表，或者创建自己的样式表。例如，我们要使用一个名为“ggplot”的样式表，可以使用如下代码：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
上述代码使用ggplot样式表对当前的Matplotlib进行整体设置，让所有图形的样式看起来更加漂亮。
除了已经内置的样式表，我们还可以创建自己的样式表。首先，我们需要创建一个包含各种属性设置的字典对象，然后将其保存为.mplstyle文件。例如，我们要创建一个名为“mystyle”的样式表，可以使用如下代码：
import matplotlib.pyplot as plt
mystyle = {'lines.linewidth': 2.5,
'axes.labelsize': 18,
'axes.titlesize': 20,
'xtick.labelsize': 15,
'ytick.labelsize': 15}
plt.style.use(mystyle)
plt.savefig('mystyle.png')
上述代码创建了一个名为“mystyle”的样式表，并对其设置了五个属性，分别是线条宽度、轴标签大小、轴标题大小、横轴刻度标签大小和纵轴刻度标签大小。我们将这个样式表保存为.mplstyle文件，然后使用use函数将其应用于当前的Matplotlib设置中。
最佳实践：使用面向对象的方式
虽然我们可以使用多种方法对Matplotlib的属性进行设置，但是在实际使用中，最为推荐的方式是使用面向对象的方式。通过创建figure和axes对象，我们可以更加直观地对图形进行控制和调整。例如，我们要创建一个包含多个线条的图形，可以使用如下代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Create data
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)
# Create figure and axes objects
fig, ax = plt.subplots()
# Set x and y limits
ax.set_xlim([0, 10])
ax.set_ylim([-1.5, 1.5])
# Set x and y labels
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
# Add title
ax.set_title('Trigonometric functions')
# Plot function lines
ax.plot(x, y1, label='sin(x)')
ax.plot(x, y2, label='cos(x)')
ax.plot(x, y3, label='tan(x)')
# Add legend
ax.legend()
plt.show()
上述代码中，我们使用面向对象的方式创建了一个figure对象和一个axes对象。然后，我们通过调用set_xlim方法和set_ylim方法设置了axes的x、y范围，通过set_xlabel和set_ylabel方法设置了x、y轴的标签，通过set_title方法设置了图形的标题。最后，我们调用plot方法绘制了三条函数线，并使用legend方法添加了图例。
通过面向对象的方式，我们可以更加灵活地控制图形元素的位置、大小、颜色等属性，进而实现复杂的绘图效果。
总结
Matplotlib是Python绘图库中较为常用的一个，对其属性的设置也是非常常见的操作。本文介绍了几种常见的Matplotlib属性设置方式，包括使用plt函数、面向对象的方式、rcParams全局属性、样式表等。其中，使用面向对象的方式被认为是最为推荐的方式，能够实现对图形属性更加灵活的控制。希望本文能够帮助大家更好地掌握Matplotlib的属性设置。