Графики в Matplotlib для технических отчётов

Графики в Matplotlib для технических отчётов строятся по устойчивой схеме: создать фигуру и оси, нанести данные, оформить оси, сетку, подписи и легенду, затем сохранить результат в растровый PNG или векторный SVG. Ниже разобран рабочий процесс на объектном интерфейсе библиотеки — от построения одной кривой до аккуратного экспорта нескольких графиков в файл для вставки в отчёт. Примеры кода приведены для актуальных версий Matplotlib.

Фигура и оси: объектный интерфейс

В Matplotlib есть два стиля работы: процедурный через pyplot (команды вроде plt.plot действуют на «текущие» оси) и объектный, где явно создаются объекты фигуры и осей. Для отчётов, где на одном изображении бывает несколько графиков и нужен предсказуемый контроль оформления, предпочтителен объектный интерфейс: fig, ax = plt.subplots().

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 200)
y = np.sin(x)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
ax.plot(x, y)
plt.show()

Здесь fig — контейнер всего изображения, ax — область построения (оси). Размер задаётся параметром figsize в дюймах. Метод ax.plot(x, y) наносит кривую по массивам координат.

Одна фигура (fig) может содержать несколько областей построения (ax); всё оформление привязывается к конкретным осям.

Оси, пределы и сетка

Диапазоны осей задают методами ax.set_xlim и ax.set_ylim. Координатную сетку включает ax.grid: можно управлять основной и вспомогательной сеткой, для чего вспомогательные деления предварительно включают методом ax.minorticks_on.

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
ax.plot(x, y)

ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(-1.2, 1.2)

ax.minorticks_on()
ax.grid(True, which='major', linewidth=0.6)
ax.grid(True, which='minor', linewidth=0.3, alpha=0.5)

plt.show()

Параметр which принимает значения 'major', 'minor' или 'both'. Толщину и прозрачность линий сетки задают linewidth и alpha, что помогает не перегружать график для печати.

Подписи, заголовок и легенда

Технический график обязан нести подписи осей с единицами измерения и, при необходимости, заголовок. Подписи задают методами ax.set_xlabel, ax.set_ylabel, заголовок — ax.set_title. Легенда формируется из подписей кривых (label) при вызове ax.legend.

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
ax.plot(x, y, label='Сигнал')

ax.set_xlabel('Время, с')
ax.set_ylabel('Амплитуда, В')
ax.set_title('Осциллограмма сигнала')
ax.legend()

plt.show()

Русские подписи отображаются без дополнительной настройки: шрифт Matplotlib по умолчанию (DejaVu Sans) содержит кириллицу. Если задан другой шрифт без нужных символов, кириллица или знак «минус» могут не отрисоваться — тогда выбирают шрифт с этими глифами.

Несколько кривых на одном графике

Несколько зависимостей наносят повторными вызовами ax.plot. Кривые различают цветом, типом линии (linestyle) и маркерами (marker), чтобы график оставался читаемым и в чёрно-белой печати.

y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
ax.plot(x, y1, linestyle='-',  label='sin')
ax.plot(x, y2, linestyle='--', label='cos')

ax.set_xlabel('Время, с')
ax.set_ylabel('Амплитуда, отн. ед.')
ax.grid(True, linewidth=0.5)
ax.legend()

plt.show()

Стили оформления

Единый вид всех графиков отчёта удобно задавать готовым стилем через plt.style.use. Список доступных стилей возвращает plt.style.available; для отчётов подходят, например, 'bmh', 'ggplot', 'grayscale', 'classic'.

plt.style.use('bmh')

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
ax.plot(x, np.sin(x), label='sin')
ax.set_xlabel('Время, с')
ax.set_ylabel('Амплитуда')
ax.legend()
plt.show()

Стили с именами seaborn начиная с версии Matplotlib 3.6 переименованы и доступны с префиксом seaborn-v0_8- (например, 'seaborn-v0_8-whitegrid'). Прежние имена без префикса в актуальных версиях выдают предупреждение об устаревании.

Точечная настройка выполняется через параметры среды выполнения plt.rcParams — например, единый размер шрифта и толщина линий для всех последующих графиков.

plt.rcParams['font.size'] = 12
plt.rcParams['axes.grid'] = True
plt.rcParams['lines.linewidth'] = 1.5

Экспорт в PNG и SVG

Готовый график сохраняют методом fig.savefig. Формат определяется по расширению имени файла (либо параметром format). Для растрового PNG важно задать разрешение dpi; параметр bbox_inches='tight' убирает лишние поля вокруг рисунка.

fig.savefig('report.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
fig.savefig('report.svg')
fig.savefig('report.pdf')

Для печати без потери чёткости при масштабировании выбирают вектор (SVG или PDF); для растрового PNG задают достаточное dpi (обычно 300 для печати).

Сохранять фигуру надёжнее до вызова plt.show(). При работе через pyplot (plt.savefig) после закрытия окна текущая фигура может быть уже недоступна, и файл окажется пустым; при сохранении через объект (fig.savefig) достаточно сохранить ссылку на фигуру.

Полный пример

Ниже собранный воедино фрагмент: построение двух кривых, оформление осей и сетки, легенда и сохранение в PNG и SVG для отчёта.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('bmh')
plt.rcParams['font.size'] = 12

x = np.linspace(0, 10, 400)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
ax.plot(x, y1, linestyle='-',  label='sin')
ax.plot(x, y2, linestyle='--', label='cos')

ax.set_xlabel('Время, с')
ax.set_ylabel('Амплитуда, отн. ед.')
ax.set_title('Гармонические сигналы')
ax.set_xlim(0, 10)
ax.minorticks_on()
ax.grid(True, which='major', linewidth=0.6)
ax.grid(True, which='minor', linewidth=0.3, alpha=0.5)
ax.legend()

fig.tight_layout()
fig.savefig('report.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
fig.savefig('report.svg')

Метод fig.tight_layout() автоматически подгоняет отступы, чтобы подписи не обрезались. После сохранения файлы report.png и report.svg готовы к вставке в отчёт.

Вопросы и ответы