matplotlib源码解析标题实现(窗口标题，标题，子图标题不同之间的差异)
在matplotlib中常用的标题主要三种：窗口标题、图像标题和子图标题。
先通过三个案例简要说明这三类标题的实现。
窗口标题、图像标题，子图标题（仅1个子图）
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 | import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'fig = plt.figure()plt.plot([1, 2])# 设置图像标题plt.suptitle("这是图像标题")# 设置子图标题plt.title("这是子图标题")# 获取默认窗口标题current_title = fig.canvas.manager.window.windowTitle()print("默认窗口：",current_title)# 设置窗口标题方式一fig.canvas.set_window_title("这是窗口标题")# 设置窗口标题方式二fig.canvas.manager.window.setWindowTitle("这是窗口标题")plt.show() |
窗口标题、图像标题、子图标题（多子图）
使用subplot函数实现子图
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 | import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'fig = plt.figure()plt.subplot(1, 2, 1)plt.plot([1,2,3,4], [1,4,9,16], "go") # 设置子图1标题plt.title("子图1标题")plt.subplot(122)plt.plot([1,2,3,4], [1,4,9,16], "r^") # r^ 表示 红色(red)三角# 设置子图2标题plt.title("子图2标题")# 设置图像标题plt.suptitle("图像标题")# 设置窗口标题#fig.canvas.set_window_title("这是窗口标题")fig.canvas.manager.window.setWindowTitle("这是窗口标题")plt.show() |
使用subplots函数subplots实现子图
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 | import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(6,6))ax[0].plot([1,2,3,4], [1,4,9,16], "go") # 设置子图1标题ax[0].set_title("子图1标题") ax[1].plot([1,2,3,4], [1,4,9,16], "r^") # 设置子图2标题ax[1].set_title("子图2标题") # 设置图像标题plt.suptitle("图像标题")# 设置窗口标题fig.canvas.manager.window.setWindowTitle("这是窗口标题")plt.show() |
原理分析
通过前面三个案例可知：
窗口标题
设置窗口标题可以用两种方法：
一种是调用figure.canvas对象的set_window_title方法，一种是figure.canvas.manager.window对象的setWindowTitle方法。通过下面源码可知，这两种方法其实是等价的。
因此在日常实现过程中，关键是获取当前图像对象（figure），即案例中的fig。该方法只有一个参数，类型为字符串。
可以通过
通过figure.canvas.manager.window对象的windowTitle方法可以获取窗口标题。
1 2 3 | class FigureManagerQT(FigureManagerBase): def set_window_title(self, title): self.window.setWindowTitle(title) |
图像标题
调用plt.suptitle函数即可。根据源码可知，plt.suptitle函数其实是调用了当前figure对象的suptitle方法。
suptitle函数参数
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子图标题
使用
subplot函数：在所在子图中，使用plt.title函数。使用
subplots函数：使用子图对象调用set_title方法。plt.title函数和axes.set_title方法的参数相同。
注意，在使用subplots函数创建子图时，为什么不能使用plt.title函数设置子图标题呢？
根据title函数的源码可知，title函数其实是通过gca()函数获取子图，然后再调用set_title方法设置标题的。根据实验，在使用subplots函数函数创建多个子图时，plt.gca()只能得到最后一个子图的标题，因此，在某些情况下使用plt.title函数可设置最后一个子图的标题。
plt.title函数和axes.set_title方法源码
1 2 3 | def title(label, fontdict=None, loc=None, pad=None, *, y=None, **kwargs): return gca().set_title( label, fontdict=fontdict, loc=loc, pad=pad, y=y, **kwargs) |
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plt.gca()实验
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(6,6))ax[0].plot([1,2,3,4], [1,4,9,16], "go") ax[1].plot([1,2,3,4], [1,4,9,16], "r^") print(plt.gca())print(ax[0],ax[1]) |
结果为
AxesSubplot(0.547727,0.11;0.352273x0.77)
AxesSubplot(0.125,0.11;0.352273x0.77) AxesSubplot(0.547727,0.11;0.352273x0.77)
到此这篇关于matplotlib源码解析标题实现(窗口标题，标题，子图标题不同之间的差异)的文章就介绍到这了