Matplotlib 3.4.0（2021年3月26日）的新增功能 #

有关自上次修订以来的所有问题和拉取请求列表，请参阅 GitHub 3.11.0 版本统计信息 (2026年6月11日)。

用于创建新坐标轴的函数（pyplot.axes, pyplot.subplot, figure.Figure.add_axes, figure.Figure.add_subplot）的行为已更改。过去，这些函数会检测您是否试图使用与当前图形中已存在的坐标轴相同的关键字参数来创建坐标轴，如果是，它们将返回现有的坐标轴。现在，pyplot.axes、figure.Figure.add_axes 和 figure.Figure.add_subplot 将始终创建新的坐标轴。pyplot.subplot 将继续复用具有匹配子图规范和相等 kwargs 的现有坐标轴。

相应地，用于获取当前坐标轴的函数（pyplot.gca, figure.Figure.gca）的行为也发生了变化。过去，这些函数接受关键字参数。如果关键字参数与现有的坐标轴匹配，则返回该坐标轴，否则使用这些关键字参数创建新的坐标轴。现在，仅当当前图形中完全没有坐标轴时，才会考虑这些关键字参数。在未来的版本中，这些函数将不再接受任何关键字参数。

`add_subplot`/`add_axes` 新增了 axes_class 参数 #

特别地，现在可以按照惯例使用 mpl_toolkits 坐标轴子类，例如使用 fig.add_subplot(axes_class=mpl_toolkits.axislines.Axes)

Subplot 和 subplot2grid 现在可以与约束布局（constrained layout）配合使用 #

constrained_layout 依赖于图形上每个逻辑布局的单一 GridSpec。以前，pyplot.subplot 和 pyplot.subplot2grid 每次调用都会添加一个新的 GridSpec，因此与 constrained_layout 不兼容。

现在 subplot 会尝试复用 GridSpec（如果行数和列数与图形中已有的顶级 GridSpec 相同），即 plt.subplot(2, 1, 2) 将使用与 plt.subplot(2, 1, 1) 相同的 GridSpec，并且 Figure 的 constrained_layout=True 选项将生效。

相反，混合使用 nrows 和 ncols 将不能与 constrained_layout 一起使用：先调用 plt.subplot(2, 2, 1) 再调用 plt.subplots(2, 1, 2) 仍会产生两个 GridSpec，导致 constrained_layout=True 产生不好的结果。为了达到预期效果，第二次调用可以指定第二个坐标轴打算覆盖的单元格：plt.subplots(2, 2, (2, 4))，或者使用更 Pythonic 的 plt.subplot2grid((2, 2), (0, 1), rowspan=2)。

绘图方法 #

`axline` 支持 transform 参数 #

axline 现在支持 transform 参数，该参数适用于点 xy1、xy2。slope（如果提供）始终在数据坐标中。

例如，这可以与 ax.transAxes 结合使用以绘制固定斜率的线。在下图中，尽管两个坐标轴显示不同的数据限制，但该线出现在两个坐标轴上的相同点处。

fig, axs = plt.subplots(1, 2)

for i, ax in enumerate(axs):
    ax.axline((0.25, 0), slope=2, transform=ax.transAxes)
    ax.set(xlim=(i, i+5), ylim=(i, i+5))

可以为 bar 和 barh 指定填充图案列表#

可以为 `bar` 和 `barh` 指定填充图案列表#