Architettura di Figure e Axes

Pandas e Seaborn usano entrambi Matplotlib internamente. Comprendere la gerarchia degli oggetti di Matplotlib Le consente di controllare ogni aspetto di un grafico, dalla tela complessiva ai singoli segni delle tacche, e di combinare più grafici in un'unica figura. Senza comprendere il modello Figure-Axes, personalizzare i grafici diventa rapidamente un frustrante esercizio per tentativi, in cui si cerca di indovinare quale funzione chiamare.

Una Figure è il contenitore più esterno: l'intera finestra o il file immagine. Contiene uno o più oggetti Axes (le aree effettive del grafico), oltre a un titolo, legende condivise e spazi vuoti. Si crea una Figure con plt.figure() oppure implicitamente tramite plt.subplots(). La maggior parte delle proprietà impostate sulla Figure riguarda l'intera tela: dimensioni, colore di sfondo e titolo generale.

Un oggetto Axes è una singola area del grafico all'interno di una Figure. Contiene l'asse x, l'asse y, i segni delle tacche, le linee della griglia e tutti gli elementi visivi (linee, barre e punti dello scatter plot). La maggior parte delle chiamate di grafico sono metodi di un oggetto Axes: ax.plot(), ax.bar(), ax.scatter(). Una Figure può contenere più Axes, disposti in una griglia di sottografici.

plt.subplots(nrows, ncols) è il modo consigliato per creare una Figure con uno o più Axes disposti in una griglia. Restituisce una tupla di (fig, ax) (oppure (fig, axes_array) per più sottografici). Il parametro figsize imposta le dimensioni complessive della tela in pollici. Per maggiore chiarezza, assegni sempre il risultato a variabili con nomi esplicativi.

Matplotlib offre due stili di utilizzo. L'API con stato (pyplot) usa plt.plot(), plt.xlabel() e così via, e agisce sugli Axes "correnti": è comoda per una rapida esplorazione interattiva. L'API orientata agli oggetti (OO) chiama esplicitamente i metodi sugli oggetti ax: ax.plot(), ax.set_xlabel(). L'API OO è fortemente consigliata per il codice di produzione e per le figure con più pannelli, perché rende inequivocabile quale asse venga modificato.

Tutto ciò che è visibile in un grafico Matplotlib è un Artist: la Figure, gli Axes, le linee, il testo, le patch (rettangoli per le barre) e i marker. La gerarchia Figure-Axes-Artist procede dal contenitore più esterno fino all'elemento visivo più piccolo. Comprendere questa gerarchia aiuta a individuare e modificare qualsiasi elemento a livello programmatico, ad esempio cambiando il colore di una barra specifica dopo aver disegnato il grafico.

Ogni Axes contiene due oggetti Axis (da non confondere con Axes): ax.xaxis e ax.yaxis. Questi controllano i tick, le etichette dei tick e lo spine (la linea visibile). È possibile impostare i limiti degli assi con ax.set_xlim() e ax.set_ylim(), controllare la frequenza dei tick con ax.set_xticks() e formattare le etichette con ax.xaxis.set_major_formatter().

Quando si crea una griglia di subplot, si passano sharex=True o sharey=True a plt.subplots() per collegare le scale degli assi tra i pannelli. In questo modo, lo zoom o la panoramica su un subplot aggiorna automaticamente tutti i pannelli che condividono quell'asse: è essenziale per confrontare serie temporali di più gruppi quando in ogni pannello deve essere mostrato lo stesso intervallo dell'asse x.

plt.tight_layout() (o fig.tight_layout()) regola automaticamente i parametri dei subplot per ridurre al minimo la sovrapposizione tra etichette, titoli e tacche. Lo si richiama subito prima di plt.show() o fig.savefig(). Per un controllo più dettagliato, si usa plt.subplots_adjust(hspace=, wspace=) per impostare manualmente lo spazio verticale e orizzontale tra i subplot.

Quando plt.subplots(nrows, ncols) restituisce più axes, questi vengono raccolti in un array NumPy con forma (nrows, ncols). È possibile indicizzarli come un normale array bidimensionale: axes[0, 1] indica la prima riga e la seconda colonna. Si usa axes.flat per iterare su tutti gli axes in ordine riga per riga, indipendentemente dalla forma della griglia: è molto comodo per applicare la stessa formattazione a ogni pannello.

Quando si crea una griglia di subplot senza utilizzare tutti i pannelli, gli axes vuoti continuano a mostrare i bordi della cornice. Si richiama ax.set_visible(False) oppure fig.delaxes(ax) per nascondere o rimuovere gli axes inutilizzati. Un approccio comune consiste nell'iterare su axes.flat e nascondere tutti i pannelli oltre il numero di serie di dati da visualizzare, mantenendo ordinata la figura.

Verifichi la Sua comprensione dell'architettura Figure e Axes di Matplotlib presentata in questa lezione.

In questa lezione ha imparato che: la Figure è l'intera area di disegno e l'Axes è una singola area del grafico al suo interno; plt.subplots() crea entrambi e restituisce (fig, ax); l'API object-oriented (ax.plot(), ax.set_xlabel()) è preferibile rispetto all'API pyplot basata sullo stato; infine, tight_layout() evita la sovrapposizione delle etichette nelle figure con più pannelli. Ora creerà grafici a linee e grafici a dispersione con pieno controllo dello stile.