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matplotlib之属性组合包(cycler)的使用

看: 963次  时间:2021-03-21  分类 : python爬虫

matplotlib的依赖包cycler是matplotlib自主开发的属性组合包,功能与内置模块itertools很多函数非常相似,可用于创建特殊的迭代器。matpoltlib在属性设置底层中使用了cycler包,典型的案例就是在多数据系列绘图中循环使用颜色、线条等外观设置。使用cycler可以避免构造多重循环,更简便、灵活的组合属性。

cycler包概述

cycler包的API主要有三个:

  • cycler(*args, **kwargs):工厂函数,创建一个Cycler对象。cycler(*args, **kwargs)有三种调用方式:
    • cycler(arg):arg为Cycler对象。复制Cycler对象的构造函数。
    • cycler(label1=iter1[, label2=iter2[, ...]]):label必须是有效的Python标识符,要求类似字典的键,iter为可迭代对象。求多组参数的点积,功能类似于zip()函数。
    • cycler(label, itr):从一对label和可迭代对象构造Cycler对象。这里label可以为整数和带空格的字符串。
  • Cycler(left[, right, op]) :底层类。
  • concat(left, right) :拼接两个cycler对象。

基本功能

cycler的基本功能是方便的将一个可哈希的对象(hashable)与一系列值进行映射。
根据下面的例子可知,cycler对象可以将关键字参数名称与序列进行一一映射,cycler对象是一个迭代器,迭代输出的对象为字典结构,键为关键字参数名称,值为序列的元素。

In [1]: from cycler import cycler
In [2]: color_cycle = cycler(color=['r', 'g', 'b'])
In [3]: color_cycle
Out[3]: cycler('color', ['r', 'g', 'b'])
In [4]: len(color_cycle)
Out[4]: 3
In [5]: color_cycle.keys
Out[5]: {'color'}
In [6]: for i in color_cycle:
  ...:   print(i)
  ...:
{'color': 'r'}
{'color': 'g'}
{'color': 'b'}

cycler的基本功能与循环非常相似,cycler的强大在于创建复杂的属性组合。

加法运算(cycler对象相加)

两个cycler对象进行加法运算,相当于将两个对象的元素按次序一一组合,功能类似于Python内置的zip()函数。

In [1]: from cycler import cycler
In [2]: color_cycle = cycler(color=['r', 'g', 'b'])
In [3]: lw_cycle = cycler(lw=range(1, 4))
In [4]: wc = lw_cycle + color_cycle
In [5]: for s in wc:
  ...:   print(s)
  ...:
{'lw': 1, 'color': 'r'}
{'lw': 2, 'color': 'g'}
{'lw': 3, 'color': 'b'}

cycler函数传递多个关键字参数就相当于对这些参数进行加法运算
In [1]: from cycler import cycler
In [2]: wc = cycler(c=['r', 'g', 'b'], lw=range(3))
In [3]: for s in wc:
  ...:   print(s)
  ...:
{'c': 'r', 'lw': 0}
{'c': 'g', 'lw': 1}
{'c': 'b', 'lw': 2}

乘法运算(cycler对象相乘)

两个cycler对象进行乘法运算,相当于求两个对象的元素的笛卡尔积,功能类似于Python内置的itertools.product()函数。

In [1]: from cycler import cycler
In [2]: color_cycle = cycler(color=['r', 'g', 'b'])
In [3]: m_cycle = cycler(marker=['s', 'o'])
In [4]: m_c = m_cycle * color_cycle
In [5]: for s in m_c:
  ...:   print(s)
  ...:
{'marker': 's', 'color': 'r'}
{'marker': 's', 'color': 'g'}
{'marker': 's', 'color': 'b'}
{'marker': 'o', 'color': 'r'}
{'marker': 'o', 'color': 'g'}
{'marker': 'o', 'color': 'b'}

标量乘法运算(cycler对象与整数相乘)

cycler对象与整数n相乘,相当于遍历n次cycler对象。

In [1]: from cycler import cycler
In [2]: color_cycle = cycler(color=['r', 'g', 'b'])
In [3]: color_cycle * 2
Out[3]: cycler('color', ['r', 'g', 'b', 'r', 'g', 'b'])

cycler对象拼接

cycler对象拼接有一个前提就是两个对象必须有相同的键!

In [1]: from cycler import cycler
In [2]: color_cycle = cycler(color=['r', 'g', 'b'])
In [3]: color_cycle2 = cycler(color=['c', 'm', 'y', 'k'])
In [4]: color_cycle = color_cycle.concat(color_cycle2)
In [5]: color_cycle
Out[6]: cycler('color', ['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'y', 'k'])
In [7]: color_cycle3 = cycler(gray=['0.5'])
In [8]: color_cycle = color_cycle.concat(color_cycle3)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                Traceback (most recent call last)
ValueError: Keys do not match:
    Intersection: set()
    Disjoint: {'color', 'gray'}

cycler对象切片

cycler对象支持切片操作。

In [1]: from cycler import cycler
In [2]: color_cycle = cycler(color=['r', 'g', 'b'])
In [3]: color_cycle[:2]
Out[3]: cycler('color', ['r', 'g'])
In [4]: color_cycle[::-1]
Out[4]: cycler('color', ['b', 'g', 'r'])

案例:设置线条属性

使用cycler

from cycler import cycler
import matplotlib.pyplot as plt

color_cycle = cycler(color=['r', 'g', 'b'])
m_cycle = cycler(marker=['s', 'o'])
m_c = m_cycle * color_cycle
for i, j in enumerate(m_c):
  print(i, j)
  plt.plot([i, i], **j)
plt.show()

0 {'marker': 's', 'color': 'r'}
1 {'marker': 's', 'color': 'g'}
2 {'marker': 's', 'color': 'b'}
3 {'marker': 'o', 'color': 'r'}
4 {'marker': 'o', 'color': 'g'}
5 {'marker': 'o', 'color': 'b'}

常规多重循环方法

import matplotlib.pyplot as plt

marker=['s', 'o']
color=['r', 'g', 'b']

n=0
for i in marker:
  for j in color:
    plt.plot([n, n], marker=i, c=j)
    n = n+1
plt.show()

案例总结

相对而言,使用cycler避免了多重循环,当属性种类较多时更简洁,更加灵活。

到此这篇关于matplotlib之属性组合包(cycler)的使用的文章就介绍到这了,更多相关matplotlib 属性组合包内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客!

标签:matplotlib  

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