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Python可视化，matplotlib最佳入门练习( 二 )


看看这个 axes 有什么可以让我们操作的：
Python可视化，matplotlib最佳入门练习文章插图

  • 行1：直线 plt.setp(对象) ， 可以查看对象有哪些可以设置的属性
  • plt.setp 本身是一种批量修改值的快捷方法
看了一下 ， 找到我们的目标：
Python可视化，matplotlib最佳入门练习文章插图
怎么获取 ， 非常简单：
Python可视化，matplotlib最佳入门练习文章插图
  • 前缀+下划线+属性名就能调用
"但是我们需要设置的是这些刻度标签的角度 ， 拿一堆刻度标签有啥用？"
显然 ， 调整角度是需要设置这些"刻度标签"对象的某个属性 ， 按照之前的方法 ， 查看一下：
Python可视化，matplotlib最佳入门练习文章插图
  • axes.get_xticklabels()[0]， 随意拿出第一个刻度标签对象 ， 看看他里面有啥玩意
果然 ， 找到需要的属性：
Python可视化，matplotlib最佳入门练习文章插图
万事俱备了：
Python可视化，matplotlib最佳入门练习文章插图
  • 行5：从 axes 中获取所有 x 轴的刻度标签 ， 注意这是一个 list
  • 行6： plt.setp 能批量对多个东西设置属性 ， 显然我们这里需要对前一行得到的多个刻度标签设置 rotation 为 90 度
图表成这样子：
Python可视化，matplotlib最佳入门练习文章插图
"好像没多大改善呀"
这是因为我们的"图纸"不够宽 ， 空间有限 ， 自然要压缩"图纸"中的内容 。
适当调整"图纸"的大小：
Python可视化，matplotlib最佳入门练习文章插图
  • 行3：传入相应参数即可
现在效果如下：
Python可视化，matplotlib最佳入门练习文章插图
"我怎么知道这个 subplots 方法中可以设置这个参数?"
这需要查看他的文档 ， 但是 ， 之前我们已经学过查看某个东西可以调整的属性 。
我们可以换另一种方式实现一样的效果 。
用 plt.setp 方式 ， 找到属性 figwidth， 显然这是"图纸"的宽度 ， 于是可以这么写：
Python可视化，matplotlib最佳入门练习文章插图
  • 行4： set_figwidth 即可设置
  • 怎么设置高度 ， 不用我教了吧
做到这里 ， 你应该会觉得任意使用一个可视化的库 ， 可能1、2行代码即可完成 ， 为啥要折腾这么多？
matplotlib 的灵活在于控制细节 。
现在剩下如何把最小与最大值的柱子标记不同颜色
设置颜色面向对象设计 ， 意味着图表上你能看到的东西基本上都有一种对象代表他 。
现在我们需要找到图表生成的每个柱子 。 他们在哪里？
原来 ， 本身当我们调用 axes.bar 方法时 ， 这个方法返回的就是这些小柱子：
Python可视化，matplotlib最佳入门练习文章插图
显然 ， 这是一个集合 ， 我们需要修改其中的某几个柱子的颜色 ， 老规矩查到属性：
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现在只需要找到哪个是最小和最大值的柱子就行了：


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