第四回：文字图例尽眉目¶

#fontdict学习的案例
#学习的过程中请尝试更换不同的fontdict字典的内容，以便于更好的掌握
#---------设置字体样式，分别是字体，颜色，宽度，大小
font1 = {'family': 'SimSun',#华文楷体
         'alpha':0.7,#透明度
        'color':  'purple',
        'weight': 'normal',
        'size': 16,
        }
font2 = {'family': 'Times New Roman',
        'color':  'red',
        'weight': 'normal',
        'size': 16,
        }
font3 = {'family': 'serif',
        'color':  'blue',
        'weight': 'bold',
        'size': 14,
        }
font4 = {'family': 'Calibri',
        'color':  'navy',
        'weight': 'normal',
        'size': 17,
        }
#-----------四种不同字体显示风格-----
 
#-------建立函数----------
x = np.linspace(0.0, 5.0, 100)
y = np.cos(2*np.pi*x) * np.exp(-x/3)
#-------绘制图像，添加标注----------
plt.plot(x, y, '--')
plt.title('震荡曲线', fontdict=font1)
#------添加文本在指定的坐标处------------
plt.text(2, 0.65, r'$\cos(2 \pi x) \exp(-x/3)$', fontdict=font2)
#---------设置坐标标签
plt.xlabel('Y=time (s)', fontdict=font3)
plt.ylabel('X=voltage(mv)', fontdict=font4)
 
# 调整图像边距
plt.subplots_adjust(left=0.15)
plt.show()

#文本属性的输入一种是通过**kwargs属性这种方式，一种是通过操作 matplotlib.font_manager.FontProperties 方法
#该案例中对于x_label采用**kwargs调整字体属性，y_label则采用 matplotlib.font_manager.FontProperties 方法调整字体属性
#该链接是FontProperties方法的介绍 https://matplotlib.org/api/font_manager_api.html#matplotlib.font_manager.FontProperties
x1 = np.linspace(0.0, 5.0, 100)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)

font = FontProperties()
font.set_family('serif')
font.set_name('Times New Roman')
font.set_style('italic')

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 3))
fig.subplots_adjust(bottom=0.15, left=0.2)
ax.plot(x1, y1)
ax.set_xlabel('time [s]', fontsize='large', fontweight='bold')
ax.set_ylabel('Damped oscillation [V]', fontproperties=font)

plt.show()

#首先可以查看matplotlib所有可用的字体
from matplotlib import font_manager
font_family = font_manager.fontManager.ttflist
font_name_list = [i.name for i in font_family]
for font in font_name_list:
    print(f'{font}\n')

#局部字体的修改方法1
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fontmg

x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
plt.plot(x, label='小示例图标签')

# 直接用字体的名字。
plt.xlabel('x 轴名称参数', fontproperties='Microsoft YaHei', fontsize=16)         # 设置x轴名称，采用微软雅黑字体
plt.ylabel('y 轴名称参数', fontproperties='Microsoft YaHei', fontsize=14)         # 设置Y轴名称
plt.title('坐标系的标题',  fontproperties='Microsoft YaHei', fontsize=20)         # 设置坐标系标题的字体
plt.legend(loc='lower right', prop={"family": 'Microsoft YaHei'}, fontsize=10)    # 小示例图的字体设置

#局部字体的修改方法2
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fontmg

x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
plt.plot(x, label='小示例图标签')
#fname为你系统中的字体库路径
my_font1 = fontmg.FontProperties(fname=r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf')      # 读取系统中的 黑体 字体。
my_font2 = fontmg.FontProperties(fname=r'C:\Windows\Fonts\simkai.ttf')      # 读取系统中的 楷体 字体。
# fontproperties 设置中文显示，fontsize 设置字体大小
plt.xlabel('x 轴名称参数', fontproperties=my_font1, fontsize=16)       # 设置x轴名称
plt.ylabel('y 轴名称参数', fontproperties=my_font1, fontsize=14)       # 设置Y轴名称
plt.title('坐标系的标题',  fontproperties=my_font2, fontsize=20)       # 标题的字体设置
plt.legend(loc='lower right', prop=my_font1, fontsize=10)              # 小示例图的字体设置

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)
s = np.sin(2*np.pi*t)

plt.plot(t, s)
plt.title(r'$\alpha_i > \beta_i$', fontsize=20)
plt.text(1, -0.6, r'$\sum_{i=0}^\infty x_i$', fontsize=20)
plt.text(0.6, 0.6, r'$\mathcal{A}\mathrm{sin}(2 \omega t)$',
         fontsize=20)
plt.xlabel('time (s)')
plt.ylabel('volts (mV)')
plt.show()

#这是对前七节学习内容的总结案例
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
fig.subplots_adjust(top=0.85)

# 分别在figure和subplot上设置title
fig.suptitle('bold figure suptitle', fontsize=14, fontweight='bold')
ax.set_title('axes title')

ax.set_xlabel('xlabel')
ax.set_ylabel('ylabel')

# 设置x-axis和y-axis的范围都是[0, 10]
ax.axis([0, 10, 0, 10])

ax.text(3, 8, 'boxed italics text in data coords', style='italic',
        bbox={'facecolor': 'red', 'alpha': 0.5, 'pad': 10})

ax.text(2, 6, r'an equation: $E=mc^2$', fontsize=15)
font1 = {'family': 'Times New Roman',
        'color':  'purple',
        'weight': 'normal',
        'size': 10,
        }
ax.text(3, 2, 'unicode: Institut für Festkörperphysik',fontdict=font1)
ax.text(0.95, 0.01, 'colored text in axes coords',
        verticalalignment='bottom', horizontalalignment='right',
        transform=ax.transAxes,
        color='green', fontsize=15)

plt.show()

# 使用axis的set_ticks方法手动设置标签位置的例子，该案例中由于tick设置过大，所以会影响绘图美观，不建议用此方式进行设置tick
fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(5, 3), tight_layout=True)
axs[0].plot(x1, y1)
axs[1].plot(x1, y1)
axs[1].xaxis.set_ticks(np.arange(0., 10.1, 2.))
plt.show()

# 使用axis的set_ticklabels方法手动设置标签格式的例子
fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(5, 3), tight_layout=True)
axs[0].plot(x1, y1)
axs[1].plot(x1, y1)
ticks = np.arange(0., 8.1, 2.)
tickla = [f'{tick:1.2f}' for tick in ticks]
axs[1].xaxis.set_ticks(ticks)
axs[1].xaxis.set_ticklabels(tickla)
plt.show()

#一般绘图时会自动创建刻度，而如果通过上面的例子使用set_ticks创建刻度可能会导致tick的范围与所绘制图形的范围不一致的问题。
#所以在下面的案例中，axs[1]中set_xtick的设置要与数据范围所对应，然后再通过set_xticklabels设置刻度所对应的标签
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(6, 4), tight_layout=True)
x1 = np.linspace(0.0, 6.0, 100)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
axs[0].plot(x1, y1)
axs[0].set_xticks([0,1,2,3,4,5,6])

axs[1].plot(x1, y1)
axs[1].set_xticks([0,1,2,3,4,5,6])#要将x轴的刻度放在数据范围中的哪些位置
axs[1].set_xticklabels(['zero','one', 'two', 'three', 'four', 'five','six'],#设置刻度对应的标签
                   rotation=30, fontsize='small')#rotation选项设定x刻度标签倾斜30度。
axs[1].xaxis.set_ticks_position('bottom')#set_ticks_position()方法是用来设置刻度所在的位置，常用的参数有bottom、top、both、none
print(axs[1].xaxis.get_ticklines())
plt.show()

# 接收字符串格式的例子
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 5), tight_layout=True)
for n, ax in enumerate(axs.flat):
    ax.plot(x1*10., y1)

formatter = matplotlib.ticker.FormatStrFormatter('%1.1f')
axs[0, 1].xaxis.set_major_formatter(formatter)

formatter = matplotlib.ticker.FormatStrFormatter('-%1.1f')
axs[1, 0].xaxis.set_major_formatter(formatter)

formatter = matplotlib.ticker.FormatStrFormatter('%1.5f')
axs[1, 1].xaxis.set_major_formatter(formatter)

plt.show()

# 接收函数的例子
def formatoddticks(x, pos):
    """Format odd tick positions."""
    if x % 2:
        return f'{x:1.2f}'
    else:
        return ''

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 3), tight_layout=True)
ax.plot(x1, y1)
ax.xaxis.set_major_formatter(formatoddticks)
plt.show()

# 接收各种locator的例子
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 5), tight_layout=True)
for n, ax in enumerate(axs.flat):
    ax.plot(x1*10., y1)

locator = matplotlib.ticker.AutoLocator()
axs[0, 0].xaxis.set_major_locator(locator)

locator = matplotlib.ticker.MaxNLocator(nbins=10)
axs[0, 1].xaxis.set_major_locator(locator)


locator = matplotlib.ticker.MultipleLocator(5)
axs[1, 0].xaxis.set_major_locator(locator)


locator = matplotlib.ticker.FixedLocator([0,7,14,21,28])
axs[1, 1].xaxis.set_major_locator(locator)

plt.show()

import matplotlib.dates as mdates
import datetime
# 特殊的日期型locator和formatter
locator = mdates.DayLocator(bymonthday=[1,15,25])
formatter = mdates.DateFormatter('%b %d')

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 3), tight_layout=True)
ax.xaxis.set_major_locator(locator)
ax.xaxis.set_major_formatter(formatter)
base = datetime.datetime(2017, 1, 1, 0, 0, 1)
time = [base + datetime.timedelta(days=x) for x in range(len(x1))]
ax.plot(time, y1)
ax.tick_params(axis='x', rotation=70)
plt.show()

#这个案例中展示了如何进行坐标轴的移动，如何更改刻度值的样式
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-3,3,50)
y1 = 2*x+1
y2 = x**2
plt.figure()
plt.plot(x,y2)
plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle = '--')
plt.xlim((-3,5))
plt.ylim((-3,5))
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
new_ticks1 = np.linspace(-3,5,5)
plt.xticks(new_ticks1)
plt.yticks([-2,0,2,5],[r'$one\ shu$',r'$\alpha$',r'$three$',r'four'])
'''
上一行代码是将y轴上的小标改成文字,其中，空格需要增加\，即'\ ',$可将格式更改成数字模式，如果需要输入数学形式的α，则需要用\转换，即\alpha
如果使用面向对象的命令进行画图，那么下面两行代码可以实现与 plt.yticks([-2,0,2,5],[r'$one\ shu$',r'$\alpha$',r'$three$',r'four']) 同样的功能
axs.set_yticks([-2,0,2,5])
axs.set_yticklabels([r'$one\ shu$',r'$\alpha$',r'$three$',r'four'])
'''
ax = plt.gca()#gca = 'get current axes' 获取现在的轴
'''
ax = plt.gca()是获取当前的axes，其中gca代表的是get current axes。
fig=plt.gcf是获取当前的figure，其中gcf代表的是get current figure。

许多函数都是对当前的Figure或Axes对象进行处理，
例如plt.plot()实际上会通过plt.gca()获得当前的Axes对象ax，然后再调用ax.plot()方法实现真正的绘图。

而在本例中则可以通过ax.spines方法获得当前顶部和右边的轴并将其颜色设置为不可见
然后将左边轴和底部的轴所在的位置重新设置
最后再通过set_ticks_position方法设置ticks在x轴或y轴的位置，本示例中因所设置的bottom和left是ticks在x轴或y轴的默认值，所以这两行的代码也可以不写
'''
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))#axes 百分比
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')   #设置ticks在x轴的位置
ax.yaxis.set_ticks_position('left')     #设置ticks在y轴的位置
plt.show()

line_up, = plt.plot([1, 2, 3], label='Line 2')
line_down, = plt.plot([3, 2, 1], label='Line 1')
plt.legend([line_up, line_down], ['Line Up', 'Line Down'],loc=5, title='line',frameon=False)#loc参数设置图例所在的位置，title设置图例的标题，frameon参数将图例边框给去掉

#这个案例是显示多图例legend
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.uniform(-1, 1, 4)
y = np.random.uniform(-1, 1, 4)
p1, = plt.plot([1,2,3])
p2, = plt.plot([3,2,1])
l1 = plt.legend([p2, p1], ["line 2", "line 1"], loc='upper left')
 
p3 = plt.scatter(x[0:2], y[0:2], marker = 'D', color='r')
p4 = plt.scatter(x[2:], y[2:], marker = 'D', color='g')
# 下面这行代码由于添加了新的legend，所以会将l1从legend中给移除
plt.legend([p3, p4], ['label', 'label1'], loc='lower right', scatterpoints=1)
# 为了保留之前的l1这个legend，所以必须要通过plt.gca()获得当前的axes，然后将l1作为单独的artist
plt.gca().add_artist(l1)