Matplotlib 1.5 新特性 (2015年10月29日)#
注意
matplotlib 1.5 支持 Python 2.7, 3.4 和 3.5
交互式面向对象（OO）用法#
所有的 Artist 对象现在都会跟踪其内部状态是否已更改但尚未通过调用 draw 反映在显示器中（即“过时 (stale)”状态）。因此，可以在交互式会话中通过程序确定给定的 Figure 是否需要重新绘制。
为了方便交互式使用，pyplot 中新增了 draw_all 方法，该方法将重新绘制所有处于“过时（stale）”状态的图形。
为了使交互式使用更加便利，matplotlib 现在会在 IPython 的 'post_execute' 事件中或在标准 Python REPL 的 displayhook 中注册一个函数，以便在控制权返回给 REPL 之前自动调用 plt.draw_all。这可以确保绘制命令被推迟并仅调用一次。
其结果是，对于处于交互模式（使用 plt.ion()）下的交互式后端（包括 %matplotlib notebook）
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ln, = ax.plot([0, 1, 4, 9, 16])
plt.show()
ln.set_color('g')
将自动更新图表为绿色。随后对 Artist 对象的任何修改也会同样自动更新。
这是对 pyplot 内部进行更广泛的整合和简化迈出的第一步。
使用类似 pandas DataFrame 的带标签数据#
现在，以数组作为输入的绘图方法也可以处理带标签的数据，并可以对这些数据进行解包。
这意味着以下两个示例将生成相同的图表
示例
df = pandas.DataFrame({"var1":[1,2,3,4,5,6], "var2":[1,2,3,4,5,6]})
plt.plot(df["var1"], df["var2"])
示例
plt.plot("var1", "var2", data=df)
这适用于大多数期望将数组/序列作为输入的绘图方法。data 可以是任何支持通过 __getitem__ 且可使用字符串键访问类数组（array-like）值的对象（如 dict、pandas.DataFrame、h5py 等）。
除此以外，还进行了一些其他更改，这使得使用带标签数据（例如 pandas.Series）变得更加容易
对于带有
label关键字参数的绘图方法，其中一个数据输入将被指定为标签来源。如果用户没有提供label，则会内省该值对象以获取标签（目前通过查找name属性）。如果该值对象没有name属性，但被指定为data关键字参数中的键，则将使用该键。在上述示例中，这会在两种情况下都导致隐式的label="var2"。如果没有提供
x参数，plot()现在将使用Series的索引，而不是np.arange(len(y))。
在 rcParams 中添加了 axes.prop_cycle 键#
这是现已弃用的 axes.color_cycle 参数的更通用形式。现在，我们不仅可以循环颜色，还可以循环线型、阴影线（hatches）以及几乎任何其他 artist 属性。Cycler 记法用于定义属性循环。将多个 cycler 相加就像是将两个或多个属性循环 zip 打包在一起
axes.prop_cycle: cycler('color', 'rgb') + cycler('lw', [1, 2, 3])
你甚至可以对 cycler 进行乘法运算，这类似于对两个或多个属性循环使用 itertools.product。
新颜色表（Colormaps）#
提议作为新默认颜色的全部四种颜色表均已可用，分别为 'viridis'（2.0 中的新默认值）、'magma'、'plasma' 和 'inferno'
样式#
添加了几个新样式，其中包括来自 Seaborn 项目的许多样式。此外，为了准备即将发布的 2.0 样式变更版本，新增了 'classic'（经典）和 'default'（默认）样式。在此版本中，'default' 和 'classic' 样式是完全相同的。现在就在您的脚本中使用它们，可以帮助确保在未来升级 matplotlib 时平稳过渡，以便您在准备就绪时能顺利升级到炫酷的新默认值！
import matplotlib.style
matplotlib.style.use('classic')
'default' 样式将为您提供 matplotlib 的最新绘图样式
matplotlib.style.use('default')
后端#
新后端选择#
环境变量 MPLBACKEND 现在可用于设置 matplotlib 后端。
wx 后端已更新#
wx 后端现在可以同时与 wxPython classic 和 Phoenix 一起使用。
wxPython classic 的版本必须至少为 2.8.12，且可在 Python 2.x 上运行。截至 2015 年 5 月，尚未发布 wxPython Phoenix 的正式版本，但当前的快照版本将可在 Python 2.7+ 和 3.4+ 上运行。
如果您安装了多个版本的 wxPython，则由用户代码负责设置 wxPython 版本。如何操作已在示例 Embed in wx #2 开头的注释中进行了说明。
配置 (rcParams)#
添加了一些参数，改进了其他参数。
参数 |
描述 |
|---|---|
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mplot3d 现在支持这些属性，其默认值为 |
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轴与标签之间的默认间距 |
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误差棒端帽的默认长度 |
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次要 x/y 刻度线的默认可见性 |
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图例边框盒的默认透明度 |
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图例边框盒的默认背景色（或自 |
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图例边框盒的默认边框颜色（或自 |
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图表总标题（suptitle）的默认字体大小 |
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图表总标题（suptitle）的默认字体粗细 |
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保存时矢量图形后端是否应将多张图像合并为单张图像。当需要在 Inkscape 或其他程序中进一步编辑文件时很有用。 |
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标记的默认填充样式。可能的值有 |
|
添加了 |
微件（Widgets）#
选择器的激活状态#
现在所有选择器都实现了 set_active 和 get_active 方法（在访问 active 属性时也会被调用），以便正确更新和查询它们是否处于活动状态。
将 ignore、set_active 和 get_active 方法移至基类 Widget#
将子类中的重复方法提升到父类中，以避免代码重复。
为 MultiCursor 添加启用/禁用功能#
MultiCursor 对象在创建后可以被禁用（和启用），而无需销毁该对象。示例
multi_cursor.active = False
改进的 RectangleSelector 和新的 EllipseSelector 微件#
添加了一个 interactive 关键字，用于在绘制形状后启用可见的控制手柄以操作形状。
添加了用于以下操作的键盘修饰键
移动现有形状（默认键 = 'space'）
使形状变为正方形（默认 'shift'）
将起点作为形状的中心（默认 'control'）
正方形和居中操作可以结合使用
允许 Artist 在光标处显示像素数据#
为 artist 添加了 get_cursor_data 和 format_cursor_data 方法，这些方法可用于在状态栏的光标显示中添加 z轴数据。还为 Image 添加了实现。
新绘图功能#
自动换行文本#
为 Text 添加了关键字参数 "wrap"，该参数在绘制时会自动对长文本行进行换行。适用于任何旋转的文本、不同的对齐模式，以及作为标签或标题的文本。此换行基于 Figure 边缘，而不是 Axes 边缘。
等高线图拐角遮罩#
Ian Thomas 重写了计算等高线的 C++ 代码，以增加对拐角遮罩（corner masking）的支持。这由 contour() 和 contourf() 函数中新增的关键字参数 corner_mask 控制。以前的行为（现在可通过使用 corner_mask=False 获得）是单个遮罩点会完全遮罩接触该点的所有四个象限。使用 corner_mask=True 获得的新行为则仅遮罩接触该点的象限拐角；包含三个未遮罩点的任何三角形拐角仍会照常绘制等高线。如果未指定 corner_mask 关键字参数，则默认值从 rcParams 中获取。
基本统一了 Line2D、Patch 和 Collection 的线型（linestyle）#
对 Lines、Patches 和 Collections 线型的处理已得到统一。现在，它们都支持使用简短符号（如 "--"）以及完整名称（如 "dashed"）来定义线型。此外，所有使用 Line2D、Patch 或 Collection 的方法现在也支持使用虚线模式（dash pattern，如 (0., [3., 3.])）进行定义。
图例标记顺序#
增加了在图例框中使用 markerfirst 关键字将标签放置在标记之前的能力
支持 PolyCollection 和 stackplot 的图例#
为 PolyCollection 添加了 legend_handler，并为 stackplot() 添加了 labels 参数。
在 mplot3d 矢量图（quiver plot）中支持备用锚点（pivots）#
向 quiver 添加了 pivot 关键字参数，用于控制矢量线旋转围绕的中心点（锚点）。这也决定了箭头在矢量线上的放置位置。
Logit 对数几率刻度#
添加了对 'logit' 轴刻度的支持，这是一种非线性转换
适用于介于 0 到 1 之间（不含两端）的数据。
为 fill_between 添加 step 关键字参数#
向 Axes.fill_between 添加了 step 关键字参数，以允许在使用 'step'（阶梯）绘制样式绘制的线之间进行填充。step 的值与 Axes.step 的 where 关键字参数匹配。关键字参数名称的不对称性虽然不尽理想，但 Axes.fill_between 已经具有了一个 where 关键字参数。
这对于绘制预先分箱的直方图特别有用。
正方形图#
实现了正方形图功能，作为 axis 函数中的一个新参数。当指定参数 'square' 时，将设置等比例缩放，并设置限制使得 xmax-xmin == ymax-ymin。
更新了 figimage 以接受可选的 resize 参数#
添加了使用 plt.figimage(X, resize=True) 绘制简单二维数组（2D-Array）的能力。这对于在没有坐标轴（Axes）或图像周围留白的情况下绘制简单的二维数组非常有用。
更新后的 Figure.savefig() 现在可以使用图表的 dpi#
添加了通过使用 dpi='figure' 以与屏幕上图表相同的 dpi 保存图表的支持。
示例
f = plt.figure(dpi=25) # dpi set to 25
S = plt.scatter([1,2,3],[4,5,6])
f.savefig('output.png', dpi='figure') # output savefig dpi set to 25 (same as figure)
更新了 Table 以控制边缘可见性#
添加了在表格中切换线条可见性的功能。该功能添加到了 pyplot.table 工厂函数中，使用的关键字参数为 "edges"。其值可以是字符串 "open"、"closed"、"horizontal"、"vertical"，或字母 "L"、"R"、"T"、"B" 的组合，分别代表左、右、上和下。
示例
table(..., edges="open") # No line visible
table(..., edges="closed") # All lines visible
table(..., edges="horizontal") # Only top and bottom lines visible
table(..., edges="LT") # Only left and top lines visible.
plot_wireframe 中对零级 r/cstride 的支持#
Adam Hughes 为 mplot3d 的 plot_wireframe 添加了支持，以仅绘制行或列线图。
使用标签绘制 bar 和 barh 柱状图#
向 bar 和 barh 添加了关键字参数 tick_label，以支持为每个柱子带有文本标签地绘制柱状图。
向 pie 饼图添加了 center 和 frame 关键字参数#
这些参数控制饼图中心的位置以及是否显示坐标轴（Axes）框架。
修复了三维填充等高线图的多边形渲染问题#
由于在 PolyCollection 和 Poly3DCollection 之间丢失了路径信息，生成带多个孔洞多边形的某些 3D 填充等高线图会产生不正确的渲染。为此添加了一个函数 set_verts_and_codes()，以便保留路径信息以进行正确的渲染。
稠密颜色栏已被栅格化#
矢量文件格式（pdf, ps, svg）对于许多类型的绘图元素都是高效的，但对于某些元素，它们可能会导致文件过大，甚至产生渲染伪影，这取决于屏幕显示所使用的渲染器。对于显示大量渐变色的颜色栏（这是最常见的情况）来说，这就是个问题。现在，如果颜色栏显示 50 种或更多颜色，它在矢量后端中将被栅格化。
DateFormatter strftime#
DateFormatter 的 __call__ 方法将使用传递给格式化器构造函数的格式字符串来格式化 datetime.datetime 对象。与 datetime.datetime.strftime() 不同，此方法接受年份在 1900 年之前的日期时间。
用于文本的 Artist 级别 {get,set}_usetex#
向 Text 对象添加了 {get,set}_usetex 方法，允许在 artist 级别控制使用 LaTeX 渲染还是内部 mathtex 渲染。
Axes.remove() 如预期般工作#
定位器（Locators）set_params() 函数内的 API 一致性修复#
set_params() 函数（用于设置 Locator 类型实例中的参数）现在对所有 Locator 类型均可用。该实现还通过严格定义用户可以设置的参数来防止不安全的使用。
要使用它，可在包含所需参数的 Locator 实例上调用 set_params()
loc = matplotlib.ticker.LogLocator()
# Set given attributes for loc.
loc.set_params(numticks=8, numdecs=8, subs=[2.0], base=8)
# The below will error, as there is no such parameter for LogLocator
# named foo
# loc.set_params(foo='bar')
日期定位器#
日期定位器（派生自 DateLocator）现在实现了 tick_values 方法。这是所有派生自 Locator 的定位器都应具有的。
现在无需创建坐标轴即可轻松使用日期定位器
from datetime import datetime
from matplotlib.dates import YearLocator
t0 = datetime(2002, 10, 9, 12, 10)
tf = datetime(2005, 10, 9, 12, 15)
loc = YearLocator()
values = loc.tick_values(t0, tf)
OffsetBox 现在支持裁剪（clipping）#
Artist 通过 DrawingArea 和 TextArea 在类型为 OffsetBox 的对象上进行绘制。TextArea 会计算文本所需的空间，因此文本始终在边界内，这方面没有变化。
然而， DrawingArea 作为零个或多个在其中绘制且可能超出边界的 Artist 的父级。现在，子 Artist 可以被裁剪到 DrawingArea 的边界内。
tight_layout 现在会考虑 OffsetBox#
当调用 tight_layout() 或 Figure.tight_layout 或 GridSpec.tight_layout() 时，锚定在坐标轴外部的 OffsetBox 不会被裁剪掉。在存在多个子图的情况下，OffsetBox 也不会被其他坐标轴重叠。
多页 PDF (PdfPages) 中支持逐页 PDF 注释#
向 PdfPages 类添加了一个新方法 attach_note()，允许在包含多页图表的 PDF 中的页面上添加简单的文本注释。在具有此功能的阅读器（如 Adobe Reader、OSX Preview、Skim 等）中，新注释在 PDF 注释列表中是可见的。默认情况下，注释本身保持在页面之外，以防止其出现在打印件中。
需要在调用 savefig 之前调用 PdfPages.attach_note，以便将其添加到正确的图表中。
更新了 fignum_exists 以接受图表名称#
添加了使用图表名称（而不仅仅是图表编号）来检查图表是否存在的能力。示例
figure('figure')
fignum_exists('figure') #true
工具管理器（ToolManager）#
Federico Ariza 编写了新的 ToolManager，用于替代 NavigationToolbar2
ToolManager 提供了一种看待用户与图表交互的新方式。以前我们使用带有自身工具（如 zoom/pan/home/save/...）的 NavigationToolbar2，同时还有诸如 yscale/grid/quit/.... 等快捷键。ToolManager 将所有这些操作重新定位为“工具”（位于 backend_tools 中），并定义了一种访问/触发/重新配置它们的方法。
工具栏（Toolbars）被替换为 ToolContainerBase，它们仅仅是用于触发工具的 GUI 界面。不过不用担心，默认后端包含一个名为 toolbar 的 ToolContainerBase。
注意
目前，我们发布此功能主要用于收集反馈，在另行通知之前应将其视为实验性功能，因为后续可能会发生 API 更改。目前 ToolManager 仅适用于 GTK3 和 Tk 后端。请确保您使用的是其中之一。其他后端的移植很快就会推出。
要激活 ToolManager，请在文件顶部包含以下内容
>>> matplotlib.rcParams['toolbar'] = 'toolmanager'
与 ToolContainer 交互#
最重要的功能是能够轻松重新配置 ToolContainer（又名工具栏）。例如，如果我们想移除“前进（forward）”按钮，我们只需执行以下操作。
>>> fig.canvas.manager.toolmanager.remove_tool('forward')
现在，如果您想通过程序触发“主页（home）”按钮
>>> fig.canvas.manager.toolmanager.trigger_tool('home')
用于 ToolManager 的新工具#
可以向 ToolManager 添加新工具
一个打印 "You're awesome" 的极简工具如下：
from matplotlib.backend_tools import ToolBase
class AwesomeTool(ToolBase):
def trigger(self, *args, **kwargs):
print("You're awesome")
要将此工具添加到 ToolManager
>>> fig.canvas.manager.toolmanager.add_tool('Awesome', AwesomeTool)
如果我们想为该工具添加一个快捷键（"d"）
>>> fig.canvas.manager.toolmanager.update_keymap('Awesome', 'd')
要将其添加到工具栏的 'foo' 组中
>>> fig.canvas.manager.toolbar.add_tool('Awesome', 'foo')
还有第二类工具，即“可切换工具（Toggleable Tools）”，它们与我们的基础工具几乎相同，只是它们属于一个组，并且在该组内互斥。对于派生自 ToolToggleBase 的工具，有两个基本方法 enable 和 disable，每当它被切换时，这两个方法就会被自动调用。
完整的示例位于 工具管理器（Tool Manager）
cbook.is_sequence_of_strings 可识别字符串对象#
这主要是 pandas 存储字符串序列的方式
import pandas as pd
import matplotlib.cbook as cbook
a = np.array(['a', 'b', 'c'])
print(cbook.is_sequence_of_strings(a)) # True
a = np.array(['a', 'b', 'c'], dtype=object)
print(cbook.is_sequence_of_strings(a)) # True
s = pd.Series(['a', 'b', 'c'])
print(cbook.is_sequence_of_strings(s)) # True
此前，最后两个 print 返回 false。
plot 指令新增 close-figs 参数#
Matplotlib 有一个名为 plot_directive 的 Sphinx 扩展，用于创建要包含在 Sphinx 文档中的图表。Matplotlib 1.5 为 plot 指令添加了一个新选项 close-figs，该选项在创建新图表之前会关闭所有以前的图表窗口。这可以帮助避免在使用 plot_directive 时出现一些意外的重复图表。
支持将 URL 字符串参数传递给 imread#
现在，imread() 函数接受指向远程 PNG 文件的 URL 字符串。这避免了直接生成 HTTPResponse 对象。
IPython notebook 中动画的显示钩子#
Animation 实例获得了 _repr_html_ 方法，以支持在 notebook 中内联显示动画。用于显示的方法由 animation.html rc 参数控制，该参数目前支持 none 和 html5 值。none 是默认值，不进行显示。html5 会将动画转换为 h264 编码的视频，并将其直接嵌入 notebook 中。
不想使用 _repr_html_ 显示钩子的用户也可以手动调用 to_html5_video 方法来获取 HTML，并使用 IPython 的 HTML 显示类进行显示
from IPython.display import HTML
HTML(anim.to_html5_video())
用于构建的带前缀 pkg-config#
对 pkg-config 的处理已得到修复，现在可以通过环境变量 PKG_CONFIG 来设置它。如果您的工具链带有前缀，这一点将非常重要。其操作方法与在构建前设置 CC 或 CXX 类似。示例如下
export PKG_CONFIG=x86_64-pc-linux-gnu-pkg-config