matplotlib的依賴包cycler是matplotlib自主開發(fā)的屬性組合包，功能與內(nèi)置模塊itertools很多函數(shù)非常相似，可用于創(chuàng)建特殊的迭代器。matpoltlib在屬性設(shè)置底層中使用了cycler包，典型的案例就是在多數(shù)據(jù)系列繪圖中循環(huán)使用顏色、線條等外觀設(shè)置。使用cycler可以避免構(gòu)造多重循環(huán)，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(shù)，創(chuàng)建一個Cycler對象。cycler(*args, **kwargs)有三種調(diào)用方式：
- cycler(arg)：arg為Cycler對象。復(fù)制Cycler對象的構(gòu)造函數(shù)。
- cycler(label1=iter1[, label2=iter2[, ...]])：label必須是有效的Python標(biāo)識符，要求類似字典的鍵，iter為可迭代對象。求多組參數(shù)的點積，功能類似于zip()函數(shù)。
- cycler(label, itr)：從一對label和可迭代對象構(gòu)造Cycler對象。這里label可以為整數(shù)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(jù)下面的例子可知，cycler對象可以將關(guān)鍵字參數(shù)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(jié)構(gòu)，鍵為關(guān)鍵字參數(shù)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(huán)非常相似，cycler的強大在于創(chuàng)建復(fù)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(dāng)于將兩個對象的元素按次序一一組合，功能類似于Python內(nèi)置的zip()函數(shù)。
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(shù)傳遞多個關(guān)鍵字參數(shù)就相當(dāng)于對這些參數(shù)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(dāng)于求兩個對象的元素的笛卡爾積，功能類似于Python內(nèi)置的itertools.product()函數(shù)。
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(biāo)量乘法運算（cycler對象與整數(shù)相乘）
cycler對象與整數(shù)n相乘，相當(dāng)于遍歷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(shè)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(guī)多重循環(huán)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(jié)
相對而言，使用cycler避免了多重循環(huán)，當(dāng)屬性種類較多時更簡潔，更加靈活。
到此這篇關(guān)于matplotlib之屬性組合包(cycler)的使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)matplotlib 屬性組合包內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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