matplotlib之属性组合包(cycler)的使用

2021-02-24 11:55:27 作者：mighty13

这篇文章主要介绍了matplotlib之属性组合包(cycler)的使用，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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脚本之家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脚本之家！