前提:vue+iview做后台管理系统 ...小屏幕效果: 大屏幕效果: 解决方法有两种: 1. 利用@media媒体查询做。 ① 在index.html中加入meta标签
前提:vue+iview做后台管理系统
需求:页面一行有固定的4张卡片,每张卡片里有图片,图片是从后台系统中上传的,大小不固定,要卡片中的图片高度随着屏幕大小自适应

小屏幕效果:

大屏幕效果:

解决方法有两种:

1. 利用@media媒体查询做。

① 在index.html中加入meta标签
② 在当前页面中给图片对应盒子在不同屏幕尺寸下给不同的高度

2. 用原生js的方法,获取到当前卡片的宽度,当改变屏幕大小时用获取到的宽度根据设计图乘以一个宽高比例(美观好看就行),最后把计算得到的值动态设置高度样式

data数据:
注意:这里需要注意的是设好后,有时候拖动屏幕改变大小时会报错或者不会实时变化,要把结构里渲染卡片的数组对象,初始化时就要设成数组对象形式[{}],因为在页面初始化时可能没有数据,所以页面渲染时获取不到dom结构
结构:
方法和钩子函数:
文章目录 这篇blog长期更新。
这篇blog长期更新,主要总结matplotlib的作图技巧,matplotlib涉及画图的类有pyplot(画图),axes(坐标轴),figure(图像)等,一般这三个类都有相应的函数,可以帮助我们进行画图,彼此之间有很大的重复,不同的blog一般偏重不同的类,所以给人的感觉就有点乱,点击类的名字可以超链接到各自的官方文档。
这篇blog侧重axes类,但也会涉及到其他的类。首先导入下面的库
import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns # 画热力图需要的库,如果不画热力图可以不加 import matplotlib.pyplot as plt # Python画图工具 from matplotlib.gridspec import GridSpec # 利用网格确定图形的位置
我们就简单的画下面的数据到三个大小不同的子图上。
x1 = np.linspace(1,10,10) y1 = np.linspace(10,1,10) x2 = range(1,11) y2 = np.random.rand(10) # 生成10个随机数 x3 = np.linspace(0,20,1000) y3 = np.sin(x3)
1. 画单图、并列图、以及调整图的大小

1.1. 生成图像

plt.figure()生成一个Figure对象,这个方法可以传入figsize参数调节生成图像的大小,注意这是整个图像的大小。
fig = plt.figure(figsize=(20,20))

1.2. 图中含有中文

如果图的标题等含有中文,需要加上下面的代码,matplotlib默认是不能显示中文的。
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
matplotlib默认的英文字体输出挺丑的,这里我们输出英文时,改用比较正式的Times New Roman字体。
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Times New Roman']

1.3. 设置大标题

fig.suptitle()函数设置大标题,该方法可以传入x,y来调整图像的位置,注意这里的x,y是整个图像的x,y,后面axes的某些函数也有x,y,但一般是所画子图的x,y;可以传入fontsize来改变标题的大小。后面会用axes的set_title()函数来设置子图的标题,注意标题的作用范围。
fig.suptitle('测试', fontsize=30, x=0.5, y=0.93)

1.4. 生成子图

fig.add_subplot(m, n, x)方法可以用于快速生成相同大小的子图,返回axes对象,含义是,我们把Figure分成m×nm\times nm×n个子图,生成的子图是其中的第x个,下面示例生成一个2*2共四个子图,
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1) ax2 = fig.add_subplot(2,2,2) ax3 = fig.add_subplot(2,2,3) ax4 = fig.add_subplot(2,2,4)
当然,如果我们只需要一个图,就没有子图的概念了,可以写成
ax = fig.add_subplot(1,1,1)

1.5. 网格划分整个图像,同时展示不同大小的图

这是一种进阶方法来生成子图,利用GridSpec(m, n)把1.1.生成的Figure划分成m行n列的网格图,这样的好处是,我们可以手动设置我们的图像占据其中的的若干行和若干列,实现同时展示不同大小的图的功能,设置代码如下
gs = GridSpec(40, 40) # 把Figure分成40*40的网格图 # ax1是axes对象,这一步意思是ax1画的图在原图(40*40)占据行5-14,占据列5-14(从零开始索引) ax1 = fig.add_subplot(gs[5:15, 5:15])

1.6. 画折线图

我们可以利用axes.plot()画折线图,label参数会用于图例,这个函数有一些重要的参数可以看官方文档。
ax1.plot(x1, y1, label='第一个子图')

1.7. 画柱状图

我们可以利用axes.bor()画柱状图。
ax2 = fig.add_subplot(gs[:20, 20:]) # ax2画的图在原图(40*40)占据行20-39,占据列20-39(从零开始索引) ax2.bar(x2, y2, label='第二个子图')

1.8. 设置子图的标题

我们可以利用axes.set_title()设置子图的标题,注意1.3.设置的是大标题,该方法同样可以传入x,y来调整图像的位置,x,y是相对子图的x,y;可以传入fontsize来改变标题的大小。
ax1.set_title('第一', fontsize=30, x=0.5, y=1.02)

1.9. 设置坐标轴的label

我们可以利用axes.set_xlabel()和axes.set_ylabel()分别设置x,y坐标轴的label,可以传入fontsize来改变标题的大小
ax1.set_xlabel('X', fontsize=30) ax1.set_ylabel('Y', fontsize=30)

1.10. 设置以及修改坐标轴的刻度(ticks)

我们可以利用axes.set_xticks()和axes.set_yticks()分别设置x,y坐标轴的刻度的位置,默认情况下,这些位置也就是刻度标签,但我们可以通过set_xticklabels()和set_yticklabels()将任何其他的值用作标签。
ax1.set_xticks(range(0,10)) # 告诉matplotlib刻度存在的位置 ax1.set_xticklabels(['a', '上海','b', '广州','c', '北京','d', '南京','e', '浙江']) # 告诉matplotlib刻度的位置上的刻度应该是什么
同时,我们可以通过axes.tick_params()修改刻度的一些参数,axis={‘x’, ‘y’, ‘both’}用于确定需要改变的坐标轴, labelsize用于确定刻度的大小,rotation用于确定刻度是否要进行翻转,一般当x轴刻度过长时,可以设置rotation=90来让其旋转90度。
ax1.tick_params(axis='x', labelsize=20, rotation=90) # 改变ticks值ax1.tick_params(axis='y', labelsize=20) # 改变ticks值

1.11. 设置图例

我们可以利用axes.legend()设置图例,图例就是我们在1.7或1.8中的label,当然可以重新定义(这一点可以看官网),这里可以通过fontsize调整图例大小, loc调整图例的位置。
ax1.legend(fontsize=10, loc='upper right')
有些高度封装的函数可能自己带图例,如果我们想要移除图例,可以
axes.legend_.remove()
如果想把图例设置到子图外面,我们可以利用
ax1.legend(loc=2, bbox_to_anchor=(1.05,1.0),borderaxespad = 0.)
其中参数loc=2就相当于loc=‘upper left’,也就是说,我们要把图例框的左上角,放在图的(1.05,1.0)坐标处,也就是放到图的外面。

1.12. 保存以及显示图像

保存使用plt.savefig(),显示使用plt.show(),一定要先保存后显示,因为plt.show()后就会生成一个新的空白图像,之后使用plt.savefig()就会存成空白的图像。
plt.savefig('xxx.png') # 一定在plt.show()前面 plt.show()
2. 整体代码以及结果的展示

2.1. 结果

2.2. 代码

fig = plt.figure(figsize=(20,20)) plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用于显示中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用于显示中文 # plt.rcParams['font.sans-serif']=['Times New Roman'] fig.suptitle('测试', fontsize=30, x=0.5, y=0.93) # 生成相同大小的4个子图 # ax1 = fig.add_subplot(2,2,1) # ax2 = fig.add_subplot(2,2,2) # ax3 = fig.add_subplot(2,2,3) # ax4 = fig.add_subplot(2,2,4) # 生成一个图 # ax = fig.add_subplot(1,1,1) gs = GridSpec(40, 40) # 第一个子图 ax1 = fig.add_subplot(gs[5:15, 5:15]) # ax1是axes对象,这一步意思是ax1画的图在原图(40*40)占据行5-14,占据列5-14(从零开始索引) ax1.plot(x1, y1, label='第一个子图') ax1.set_title('第一', fontsize=30, x=0.5, y=1.02) ax1.set_xlabel('X', fontsize=30) ax1.set_ylabel('Y', fontsize=30) ax1.set_xticks(range(0,10)) # 告诉matplotlib刻度存在的位置 ax1.set_xticklabels(['a', '上海','b', '广州','c', '北京','d', '南京','e', '浙江']) # 告诉matplotlib刻度的位置上的刻度应该是什么 # ax1.set_yticks(range(0,10)) # ax1.set_yticklabels() ax1.tick_params(axis='x', labelsize=20, rotation=90) # 改变ticks值ax1.tick_params(axis='y', labelsize=20) # 改变ticks值ax1.legend(fontsize=10, loc=2, bbox_to_anchor=(1.05,1.0),borderaxespad = 0.) # 第二个子图 ax2 = fig.add_subplot(gs[:20, 20:]) # ax2画的图在原图(40*40)占据行20-39,占据列20-39(从零开始索引) ax2.bar(x2, y2, label='第二个子图') ax2.set_title('第二', fontsize=30, x=0.5, y=1.02) ax2.set_xlabel('X', fontsize=30) ax2.set_ylabel('Y', fontsize=30) ax2.tick_params(axis='x', labelsize=25) # 改变ticks值ax2.tick_params(axis='y', labelsize=25) # 改变ticks值ax2.legend(fontsize=30, loc='upper right') # 第三个子图 ax3 = fig.add_subplot(gs[22:, :]) # ax3画的图在原图(40*40)占据行22-39,占据所有的列(从零开始索引) ax3.plot(x3, y3, label='第三个子图') ax3.set_title('第三', fontsize=30, x=0.5, y=1.02) ax3.set_xlabel('X', fontsize=30) ax3.set_ylabel('Y', fontsize=30) ax3.tick_params(axis='x', labelsize=25) # 改变ticks值ax3.tick_params(axis='y', labelsize=25) # 改变ticks值ax3.legend(fontsize=30, loc='upper right') plt.savefig('xxx.png') plt.show()