Matplotlib中使用get_default_bbox_extra_artists()方法获取默认额外艺术家对象|极客教程

Matplotlib中使用get_default_bbox_extra_artists()方法获取默认额外艺术家对象

参考：Matplotlib.axes.Axes.get_default_bbox_extra_artists() in Python

Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一，它提供了丰富的绘图功能和灵活的自定义选项。在Matplotlib中，Axes对象是绘图的核心，它代表了图表的绘图区域。而get_default_bbox_extra_artists()方法是Axes对象的一个重要方法，用于获取默认的额外艺术家对象（extra artists）。本文将深入探讨这个方法的用法、应用场景以及相关的概念，帮助读者更好地理解和使用Matplotlib中的这一功能。

1. 什么是get_default_bbox_extra_artists()方法？

get_default_bbox_extra_artists()是Matplotlib中Axes对象的一个方法，它返回一个包含默认额外艺术家对象的列表。这些额外艺术家对象通常是一些不属于常规绘图元素的对象，例如图例、文本标签等。这个方法主要用于确定图表的边界框（bounding box）时需要考虑的额外元素。

让我们看一个简单的示例来理解这个方法：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3], label='Data from how2matplotlib.com')
ax.legend()

extra_artists = ax.get_default_bbox_extra_artists()
print(f"Extra artists: {extra_artists}")

plt.show()

Output:

Matplotlib中使用get_default_bbox_extra_artists()方法获取默认额外艺术家对象

在这个例子中，我们创建了一个简单的折线图，并添加了一个图例。调用get_default_bbox_extra_artists()方法会返回一个包含图例对象的列表，因为图例是一个额外的艺术家对象。

2. 为什么需要get_default_bbox_extra_artists()方法？

理解这个方法的重要性，我们需要先了解Matplotlib中的边界框概念。边界框是包含图表所有可见元素的最小矩形区域。在保存或显示图表时，Matplotlib需要知道所有需要包含在输出中的元素。

get_default_bbox_extra_artists()方法的主要作用是：

确保所有重要元素都包含在输出中
避免一些元素（如图例或标题）被裁剪
在自动调整布局时考虑这些额外元素

让我们看一个更复杂的例子，展示这个方法的重要性：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3], label='Data from how2matplotlib.com')
ax.set_title('Example Plot', pad=20)
ax.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))

extra_artists = ax.get_default_bbox_extra_artists()
print(f"Extra artists: {extra_artists}")

plt.tight_layout()
plt.show()

Output:

Matplotlib中使用get_default_bbox_extra_artists()方法获取默认额外艺术家对象

在这个例子中，我们添加了一个标题并将图例放在了坐标轴的右侧。get_default_bbox_extra_artists()方法会返回包含标题和图例的列表，确保在调整布局时考虑这些元素。

3. get_default_bbox_extra_artists()方法的返回值

get_default_bbox_extra_artists()方法返回一个列表，包含了Axes对象中的默认额外艺术家对象。这些对象可能包括：

图例（Legend）
标题（Title）
X轴标签（X-axis label）
Y轴标签（Y-axis label）
文本注释（Text annotations）

让我们通过一个例子来查看返回的具体对象：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3], label='Data from how2matplotlib.com')
ax.set_title('Example Plot')
ax.set_xlabel('X-axis')
ax.set_ylabel('Y-axis')
ax.annotate('Important point', xy=(2, 4), xytext=(3, 4),
            arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))
ax.legend()

extra_artists = ax.get_default_bbox_extra_artists()
for artist in extra_artists:
    print(f"Artist type: {type(artist)}")

plt.show()

Output:

Matplotlib中使用get_default_bbox_extra_artists()方法获取默认额外艺术家对象

这个例子中，我们添加了标题、轴标签、注释和图例。运行这段代码会打印出每个额外艺术家对象的类型。

4. 使用get_default_bbox_extra_artists()方法进行自定义布局

了解了get_default_bbox_extra_artists()方法的作用后，我们可以利用它来进行更精细的布局控制。例如，我们可以手动调整图表的边界，以确保所有元素都能正确显示：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3], label='Data from how2matplotlib.com')
ax.set_title('Custom Layout Example', pad=20)
ax.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))

extra_artists = ax.get_default_bbox_extra_artists()
fig.savefig('custom_layout.png', bbox_inches='tight', bbox_extra_artists=extra_artists)

plt.show()

Output:

Matplotlib中使用get_default_bbox_extra_artists()方法获取默认额外艺术家对象

在这个例子中，我们使用savefig()方法保存图表，并通过bbox_extra_artists参数传入额外的艺术家对象，确保它们都被包含在输出中。

5. get_default_bbox_extra_artists()方法与其他Matplotlib功能的结合

get_default_bbox_extra_artists()方法可以与Matplotlib的其他功能结合使用，以实现更复杂的图表布局和自定义。以下是一些常见的组合：

5.1 与tight_layout()结合

tight_layout()函数用于自动调整子图参数，以给定的填充适合图形。结合get_default_bbox_extra_artists()可以确保所有元素都被考虑在内：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 10))
ax1.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3], label='Data 1 from how2matplotlib.com')
ax2.plot([1, 2, 3, 4], [3, 1, 4, 2], label='Data 2 from how2matplotlib.com')

ax1.set_title('Subplot 1')
ax2.set_title('Subplot 2')
ax1.legend()
ax2.legend()

extra_artists = ax1.get_default_bbox_extra_artists() + ax2.get_default_bbox_extra_artists()
plt.tight_layout()
fig.savefig('tight_layout_example.png', bbox_inches='tight', bbox_extra_artists=extra_artists)

plt.show()

Output:

Matplotlib中使用get_default_bbox_extra_artists()方法获取默认额外艺术家对象

5.2 与constrained_layout结合

constrained_layout是Matplotlib中另一种自动调整布局的方法，它可以处理更复杂的布局情况：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['figure.constrained_layout.use'] = True

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5))
ax1.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3], label='Data 1 from how2matplotlib.com')
ax2.plot([1, 2, 3, 4], [3, 1, 4, 2], label='Data 2 from how2matplotlib.com')

ax1.set_title('Subplot 1 with long title')
ax2.set_title('Subplot 2 with long title')
ax1.legend()
ax2.legend()

extra_artists = ax1.get_default_bbox_extra_artists() + ax2.get_default_bbox_extra_artists()
fig.savefig('constrained_layout_example.png', bbox_inches='tight', bbox_extra_artists=extra_artists)

plt.show()

Output:

Matplotlib中使用get_default_bbox_extra_artists()方法获取默认额外艺术家对象

6. get_default_bbox_extra_artists()方法在动画中的应用

在创建动画时，get_default_bbox_extra_artists()方法也可以派上用场。它可以帮助确保动画中的所有元素都被正确渲染：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot([], [], label='Animated data from how2matplotlib.com')
ax.set_xlim(0, 2*np.pi)
ax.set_ylim(-1, 1)
ax.legend()

def animate(frame):
    x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
    y = np.sin(x + frame/10)
    line.set_data(x, y)
    return line,

extra_artists = ax.get_default_bbox_extra_artists()
ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=100, blit=True)
plt.show()

Output:

Matplotlib中使用get_default_bbox_extra_artists()方法获取默认额外艺术家对象

在这个例子中，我们创建了一个简单的正弦波动画。通过使用get_default_bbox_extra_artists()，我们可以确保图例等额外元素在动画过程中始终可见。

7. get_default_bbox_extra_artists()方法在子图中的应用

当处理包含多个子图的复杂图表时，get_default_bbox_extra_artists()方法可以帮助我们管理每个子图的额外艺术家对象：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
gs = fig.add_gridspec(2, 2)

ax1 = fig.add_subplot(gs[0, 0])
ax2 = fig.add_subplot(gs[0, 1])
ax3 = fig.add_subplot(gs[1, :])

ax1.plot([1, 2, 3], [1, 2, 3], label='Data 1 from how2matplotlib.com')
ax2.plot([3, 2, 1], [1, 2, 3], label='Data 2 from how2matplotlib.com')
ax3.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3], label='Data 3 from how2matplotlib.com')

ax1.set_title('Subplot 1')
ax2.set_title('Subplot 2')
ax3.set_title('Subplot 3')

ax1.legend()
ax2.legend()
ax3.legend()

extra_artists = (ax1.get_default_bbox_extra_artists() +
                 ax2.get_default_bbox_extra_artists() +
                 ax3.get_default_bbox_extra_artists())

plt.tight_layout()
fig.savefig('subplots_example.png', bbox_inches='tight', bbox_extra_artists=extra_artists)

plt.show()

Output:

Matplotlib中使用get_default_bbox_extra_artists()方法获取默认额外艺术家对象

在这个例子中，我们创建了一个包含三个子图的图表，并为每个子图获取额外的艺术家对象。这确保了在保存图表时，所有子图的所有元素都被正确包含。

8. get_default_bbox_extra_artists()方法与自定义艺术家对象

除了Matplotlib自动添加的额外艺术家对象外，我们还可以创建自定义的艺术家对象并将其添加到图表中。get_default_bbox_extra_artists()方法也会考虑这些自定义对象：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Rectangle

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3], label='Data from how2matplotlib.com')

# 添加自定义矩形
rect = Rectangle((1.5, 1.5), 1, 1, fill=False, edgecolor='red')
ax.add_patch(rect)

ax.set_title('Custom Artist Example')
ax.legend()

extra_artists = ax.get_default_bbox_extra_artists()
print(f"Number of extra artists: {len(extra_artists)}")

plt.tight_layout()
plt.show()

Output:

Matplotlib中使用get_default_bbox_extra_artists()方法获取默认额外艺术家对象

在这个例子中，我们添加了一个自定义的矩形对象。get_default_bbox_extra_artists()方法会将这个矩形包含在返回的列表中。

9. get_default_bbox_extra_artists()方法在3D图表中的应用

get_default_bbox_extra_artists()方法同样适用于3D图表。在处理3D图表时，确保所有元素都被正确包含尤为重要：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 生成数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))

# 绘制3D表面
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')

ax.set_xlabel('X-axis')
ax.set_ylabel('Y-axis')
ax.set_zlabel('Z-axis')
ax.set_title('3D Surface Plot from how2matplotlib.com')

# 添加颜色条
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)

extra_artists = ax.get_default_bbox_extra_artists()
print(f"Number of extra artists in 3D plot: {len(extra_artists)}")

plt.tight_layout()
plt.show()

Output:

Matplotlib中使用get_default_bbox_extra_artists()方法获取默认额外艺术家对象

在这个3D图表例子中，get_default_bbox_extra_artists()方法会返回包含轴标签、标题和颜色条等额外艺术家对象。

10. get_default_bbox_extra_artists()方法在极坐标图中的应用

极坐标图是另一种特殊类型的图表，get_default_bbox_extra_artists()方法在这种情况下也非常有用：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(projection='polar'))
r = np.arange(0, 2, 0.01)
theta = 2 * np.pi * r

ax.plot(theta, r, label='Spiral from how2matplotlib.com')
ax.set_rticks([0.5, 1, 1.5])
ax.set_title('Polar Plot Example')
ax.legend(loc='lower right')

extra_artists = ax.get_default_bbox_extra_artists()
print(f"Number of extra artists in polar plot: {len(extra_artists)}")

plt.tight_layout()
plt.show()

Output:

Matplotlib中使用get_default_bbox_extra_artists()方法获取默认额外艺术家对象

在极坐标图中，get_default_bbox_extra_artists()方法会返回包含标题、图例和刻度标签等元素的列表。

11. get_default_bbox_extra_artists()方法与自定义Tick Locator和Formatter

当我们使用自定义的Tick Locator和Formatter时，get_default_bbox_extra_artists()方法也能正确处理这些自定义元素：

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

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# 绘制数据
ax.plot([1, 2, 3, 4], [100, 400, 200, 300], label='Data from how2matplotlib.com')

# 自定义x轴刻度
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1))
ax.xaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(0.5))

# 自定义y轴格式
ax.yaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(lambda x, p: f"${x:,.0f}"))

ax.set_title('Custom Tick Example')
ax.legend()

extra_artists = ax.get_default_bbox_extra_artists()
print(f"Number of extra artists with custom ticks: {len(extra_artists)}")

plt.tight_layout()
plt.show()

Output:

Matplotlib中使用get_default_bbox_extra_artists()方法获取默认额外艺术家对象

在这个例子中，我们自定义了x轴的刻度位置和y轴的刻度格式。get_default_bbox_extra_artists()方法会考虑这些自定义元素，确保它们在图表调整和保存时被正确处理。

12. get_default_bbox_extra_artists()方法在处理大量文本注释时的应用

当图表中包含大量文本注释时，get_default_bbox_extra_artists()方法可以帮助我们确保所有注释都被正确显示：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))

# 生成随机数据
np.random.seed(42)
x = np.random.rand(20)
y = np.random.rand(20)

# 绘制散点图
ax.scatter(x, y)

# 添加大量文本注释
for i, (xi, yi) in enumerate(zip(x, y)):
    ax.annotate(f"Point {i} from how2matplotlib.com", (xi, yi), xytext=(5, 5), 
                textcoords='offset points', fontsize=8)

ax.set_title('Scatter Plot with Many Annotations')

extra_artists = ax.get_default_bbox_extra_artists()
print(f"Number of extra artists with annotations: {len(extra_artists)}")

plt.tight_layout()
plt.show()

Output:

Matplotlib中使用get_default_bbox_extra_artists()方法获取默认额外艺术家对象

在这个例子中，我们为每个散点添加了文本注释。get_default_bbox_extra_artists()方法会返回包含所有这些注释的列表，确保在调整图表布局时考虑到它们。

13. get_default_bbox_extra_artists()方法与自定义Legend的结合

当我们创建自定义的图例时，get_default_bbox_extra_artists()方法也能正确处理这些元素：

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

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# 绘制数据
ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3], label='Data from how2matplotlib.com')

# 创建自定义图例
red_patch = mpatches.Patch(color='red', label='Custom Red')
blue_patch = mpatches.Patch(color='blue', label='Custom Blue')
legend = ax.legend(handles=[red_patch, blue_patch], loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))

ax.set_title('Custom Legend Example')

extra_artists = ax.get_default_bbox_extra_artists()
print(f"Number of extra artists with custom legend: {len(extra_artists)}")

plt.tight_layout()
plt.show()

Output:

Matplotlib中使用get_default_bbox_extra_artists()方法获取默认额外艺术家对象

在这个例子中，我们创建了一个自定义的图例，并将其放置在坐标轴的右侧。get_default_bbox_extra_artists()方法会将这个自定义图例包含在返回的列表中。

14. get_default_bbox_extra_artists()方法在处理多语言文本时的应用

当图表中包含多语言文本时，get_default_bbox_extra_artists()方法也能正确处理这些元素：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm

# 确保你的系统中有支持这些语言的字体
chinese_font = fm.FontProperties(fname='/path/to/chinese/font.ttf')
japanese_font = fm.FontProperties(fname='/path/to/japanese/font.ttf')

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3], label='Data from how2matplotlib.com')

ax.set_title('Multilingual Plot (多语言图表 / 多言語プロット)', fontproperties=chinese_font)
ax.set_xlabel('X Axis (X轴 / X軸)', fontproperties=japanese_font)
ax.set_ylabel('Y Axis (Y轴 / Y軸)', fontproperties=japanese_font)

ax.legend()

extra_artists = ax.get_default_bbox_extra_artists()
print(f"Number of extra artists with multilingual text: {len(extra_artists)}")

plt.tight_layout()
plt.show()

在这个例子中，我们使用了中文和日文字体来创建多语言标题和轴标签。get_default_bbox_extra_artists()方法会正确处理这些使用不同字体的文本元素。

15. get_default_bbox_extra_artists()方法在处理复杂图表布局时的应用

当我们创建具有复杂布局的图表时，get_default_bbox_extra_artists()方法可以帮助我们确保所有元素都被正确考虑：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec

fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
gs = gridspec.GridSpec(3, 3)

ax1 = fig.add_subplot(gs[0, :])
ax2 = fig.add_subplot(gs[1, :-1])
ax3 = fig.add_subplot(gs[1:, -1])
ax4 = fig.add_subplot(gs[-1, 0])
ax5 = fig.add_subplot(gs[-1, -2])

ax1.plot([1, 2, 3], [1, 2, 3], label='Data 1 from how2matplotlib.com')
ax2.plot([3, 2, 1], [1, 2, 3], label='Data 2 from how2matplotlib.com')
ax3.plot([1, 2, 3], [3, 2, 1], label='Data 3 from how2matplotlib.com')
ax4.plot([1, 2, 3], [2, 3, 1], label='Data 4 from how2matplotlib.com')
ax5.plot([3, 1, 2], [1, 3, 2], label='Data 5 from how2matplotlib.com')

for ax in [ax1, ax2, ax3, ax4, ax5]:
    ax.set_title(f'Subplot {ax.get_label()}')
    ax.legend()

extra_artists = []
for ax in [ax1, ax2, ax3, ax4, ax5]:
    extra_artists.extend(ax.get_default_bbox_extra_artists())

print(f"Total number of extra artists: {len(extra_artists)}")

plt.tight_layout()
plt.show()

Output:

Matplotlib中使用get_default_bbox_extra_artists()方法获取默认额外艺术家对象

在这个复杂布局的例子中，我们使用GridSpec创建了一个不规则的子图布局。通过对每个子图调用get_default_bbox_extra_artists()方法，我们可以获取所有子图的额外艺术家对象，确保在调整布局时考虑所有元素。

结论

get_default_bbox_extra_artists()方法是Matplotlib中一个强大而灵活的工具，它在处理复杂图表布局、确保所有元素正确显示方面发挥着重要作用。通过本文的详细介绍和丰富的示例，我们深入了解了这个方法的使用场景和应用技巧。

无论是在创建简单的单图表还是复杂的多子图布局，get_default_bbox_extra_artists()方法都能帮助我们更好地控制图表的外观和布局。它与Matplotlib的其他功能（如tight_layout()和constrained_layout）配合使用，可以创建出既美观又信息丰富的数据可视化作品。

在实际应用中，合理使用这个方法可以帮助我们解决许多常见的布局问题，如图例被裁剪、标题显示不完整等。通过获取和管理这些额外的艺术家对象，我们可以确保图表中的每个元素都能得到应有的重视和正确的展示。

总之，掌握get_default_bbox_extra_artists()方法的使用，将使你在使用Matplotlib创建复杂和精美的数据可视化时更加得心应手。无论是在科学研究、数据分析还是商业报告中，这个方法都将成为你图表创作过程中的得力助手。