matplotlib之屬性組合包(cycler)的使用

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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，可用於創建特殊的迭代器。matpoltlib在屬性設置底層中使用瞭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，功能類似於zip()函數。
    • cycler(label, itr)：從一對label和可迭代對象構造Cycler對象。這裡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的強大在於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，相當於將兩個對象的元素按次序一一組合，功能類似於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於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，相當於求兩個對象的元素的笛卡爾積，功能類似於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，相當於遍歷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避免瞭多重循環，當屬性種類較多時更簡潔，更加靈活。

到此這篇關於matplotlib之屬性組合包(cycler)的使用的文章就介紹到這瞭,更多相關matplotlib 屬性組合包內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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