matplotlib的依賴包cycler是matplotlib自主開發的屬性組合包,功能與內置模塊itertools很多函數非常相似,可用于創建特殊的迭代器。matpoltlib在屬性設置底層中使用了cycler包,典型的案例就是在多數據系列繪圖中循環使用顏色、線條等外觀設置。使用cycler可以避免構造多重循環,更簡便、靈活的組合屬性。
cycler包概述
cycler包的API主要有三個:
- cycler(*args, **kwargs):工廠函數,創建一個Cycler對象。cycler(*args, **kwargs)有三種調用方式:
- cycler(arg):arg為Cycler對象。復制Cycler對象的構造函數。
- cycler(label1=iter1[, label2=iter2[, ...]]):label必須是有效的Python標識符,要求類似字典的鍵,iter為可迭代對象。求多組參數的點積,功能類似于zip()函數。
- cycler(label, itr):從一對label和可迭代對象構造Cycler對象。這里label可以為整數和帶空格的字符串。
- Cycler(left[, right, op]) :底層類。
- concat(left, right) :拼接兩個cycler對象。
基本功能
cycler的基本功能是方便的將一個可哈希的對象(hashable)與一系列值進行映射。
根據下面的例子可知,cycler對象可以將關鍵字參數名稱與序列進行一一映射,cycler對象是一個迭代器,迭代輸出的對象為字典結構,鍵為關鍵字參數名稱,值為序列的元素。
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的基本功能與循環非常相似,cycler的強大在于創建復雜的屬性組合。
加法運算(cycler對象相加)
兩個cycler對象進行加法運算,相當于將兩個對象的元素按次序一一組合,功能類似于Python內置的zip()函數。
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函數傳遞多個關鍵字參數就相當于對這些參數進行加法運算
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}
乘法運算(cycler對象相乘)
兩個cycler對象進行乘法運算,相當于求兩個對象的元素的笛卡爾積,功能類似于Python內置的itertools.product()函數。
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'}
標量乘法運算(cycler對象與整數相乘)
cycler對象與整數n相乘,相當于遍歷n次cycler對象。
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對象拼接
cycler對象拼接有一個前提就是兩個對象必須有相同的鍵!
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對象切片
cycler對象支持切片操作。
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:設置線條屬性
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'}
常規多重循環方法
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()
案例總結
相對而言,使用cycler避免了多重循環,當屬性種類較多時更簡潔,更加靈活。
到此這篇關于matplotlib之屬性組合包(cycler)的使用的文章就介紹到這了,更多相關matplotlib 屬性組合包內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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