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繼上一篇文章爲大家介紹了plt和ax繪圖的區別後，這篇文章結合我自己的一些使用經歷，爲大家整理了Matplotlib中比較常用的一些組件設置。
個人認爲用Matplotlib畫出一張圖來不難，難的是對於一些細節東西的設置，可能在一個小小的細節處理上就得百度好久，所以可以先點收藏了再看，需要的時候可以及時找出來看看。
先上一張官方繪製的關於各個組件在一張圖中的名詞解釋，通過這張圖可以很直觀地感受到什麼是legend，什麼是tick……，遇到不會設置的也可以照着圖搜索對應的文檔，下面具體講講。
注： 下方的圖片均使用fig,ax = plt.subplots()的方式生成
設置顯示中文字體
Matplotlib中默認將中文顯示爲亂碼的◻，如下面這種情況
fig,ax = plt.subplots()
ax.plot(['北京','上海','深圳'],[1,3,5])
plt.show()
所以在繪圖前可以通過下面的代碼解決這個問題
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# SimHei：微軟雅黑
# FangSong：仿宋
# 這兩個是我常用的，其他的可以上網搜一搜
fig,ax = plt.subplots()
ax.plot(['北京','上海','深圳'],[1,3,5])
plt.show()
設置標題(title)
函數：ax.set_title
利用fontdict和loc參數可以分別對字體和標題位置進行設置
fig,ax = plt.subplots()
ax.plot(['北京','上海','深圳'],[1,3,5])
#設置16px的字體大小，將標題顯示在左側
ax.set_title('標題',fontdict={'size':16},loc = 'left')
plt.show()
邊框(spine)的顯示問題
函數：ax.spines[loc].set_visible(False)
一般的圖表中，Matplotlib會默認顯示出圖形的spine，英文其實不太好翻譯，谷歌翻譯成脊柱？？？
我一般把他叫做邊框，就是圖形上下左右的四條邊線，如圖
我覺得這個邊框加上去其實挺醜的，正常使用中有些時候僅僅需要左邊left和底部bottom的spine，也有時候四條邊框都不需要，可以這麼設置：
fig,ax = plt.subplots()
ax.plot(['北京','上海','深圳'],[1,3,5])
# 只要左邊和底部的邊框
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['top'].set_visible(False)
plt.show()
圖例設置(legend)
函數：ax.legend()
圖例是對圖形所展示的內容的解釋，比如在一張圖中畫了三條線，那麼這三條線都代表了什麼呢？這時就需要做點註釋。
要顯示圖例可以有兩種方式：
# 第一種：
# plot的時候加上label,之後調用ax.legend()
fig,ax = plt.subplots()
ax.plot(['北京','上海','深圳'],[1,3,5],label='2010')
ax.plot(['北京','上海','深圳'],[2,4,6],label='2020')
ax.legend()
plt.show()
# 第二種：
# 使用ax.legend()按順序設置好圖例
fig,ax = plt.subplots()
ax.plot(['北京','上海','深圳'],[1,3,5])
ax.plot(['北京','上海','深圳'],[2,4,6])
ax.legend(['2010','2020'])
plt.show()
frameon和fontsize參數可以設置是否顯示圖例的邊框以及圖例中文字的大小。
圖形與邊框之間的留白控制
函數：ax.margins()
不知道大家繪圖的時候有沒有發現，Matplotlib中默認在我們所畫的圖形和邊框之間留有空白，比如
要去掉這樣的空白部分可以使用ax.margins()進行設置
fig,ax = plt.subplots()
ax.plot(['北京','上海','深圳'],[1,3,5])
ax.fill_between(['北京','上海','深圳'],[1,1,1],[1,3,5],color='#7b68ee')
# 可以設置四個方向都不留白，也可以單獨設置留白的方向和寬度
ax.margins(0)
plt.show()
設置雙座標軸
函數：ax.twinx()
雙座標軸一般用於複合圖表，同時表示兩種圖表的指標量綱不一，經典的使用場景如帕累託圖。
使用中，需要對原有的ax使用.twinx()方法生成ax2，再利用ax2進行繪圖
fig,ax = plt.subplots()
ax.plot(['北京','上海','深圳'],[1,3,5],color='r')
# 雙座標用法
ax2 = ax.twinx()
ax2.bar(['北京','上海','深圳'],[20,40,60],alpha=0.3)
plt.show()
座標軸相關設置
在一張二維圖中，關於座標軸各個零件的術語如圖所示
首先有橫座標xaxis和縱座標yaxis（注意與axes區分），橫縱座標上的標籤（也可以說是橫縱座標的名字）爲xlabel和ylabel，橫縱座標上有刻度線tick，刻度上對應的刻度標籤則是tick label。
具體設置時所對應的函數爲
- xlabel -->
ax.set_xlabel() - ylabel -->
ax.set_ylabel() - tick和tick label -->
ax.tick_params，ax.xticks()，ax.yticks()
fig,ax = plt.subplots()
ax.scatter([3,2,1],[1,3,5],color='r')
ax.plot([3,2,1],[1,3,5],color='r')
# 分別設置xy軸的標籤
ax.set_xlabel('x',fontsize=16)
ax.set_ylabel('y',fontsize=16)
fig,ax = plt.subplots()
ax.scatter([3,2,1],[1,3,5],color='r')
ax.plot([3,2,1],[1,3,5],color='r')
# fontsize設置刻度標籤的大小
# direction控制刻度是朝內還是朝外顯示
ax.tick_params(labelsize=14,direction='in')
網格線(grid)設置
函數：ax.grid()
網格線多用於輔助查看具體的數值大小，橫縱座標都可以設置相應的網格線，視具體情況而論。
fig,ax = plt.subplots()
ax.plot([1,2,3],[4,2,6],color='r')
# b參數設置是否顯示網格
# axis參數設置在哪個軸上顯示網格線，可選參數爲'x','y','both'
ax.grid(b=True,axis='y')
常用的圖表組件設置就總結到這裏，有寫錯的地方歡迎拍磚！
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