Matplotlib 2.0中的新功能¶
注解
Matplotlib2.0支持python 2.7和3.4+
改进了颜色转换API和RGBA支持¶
这个 colors 获得了一个新的颜色转换API，完全支持alpha通道。主要的公共职能是 is_color_like() ， matplotlib.colors.to_rgba() ， matplotlib.colors.to_rgba_array() 和 to_hex() . RGBA四元组以十六进制格式编码为“#rrggbbaa”。
另一个好处是qt选项编辑器现在也允许设置艺术家的alpha通道。
新配置（RCPARAM）¶
添加了新的RCPARAM
补充 svg.hashsalt RCPARAMS的密钥¶
如果 svg.hashsalt 是 None （默认情况下），SVG后端使用 uuid4 生成哈希盐。如果不是 None ，它必须是用作哈希盐的字符串，而不是 uuid4 . 这允许确定性SVG输出。
移除 svg.image_noscale RCPARAM¶
由于图像处理的广泛变化， svg.image_noscale 已移除RCPARAM。同样的功能可以通过设置 interpolation='none' 在单个图像上或全局使用 image.interpolation RCPARAM。
定性颜色图¶
ColorBrewer的“定性”颜色映射（“重音”、“深2”、“成对”、“Pastel1”、“Pastel2”、“Set1”、“Set2”、“Set3”）用于离散的分类数据，没有任何价值含义，因此已转换为 ListedColormap 而不是 LinearSegmentedColormap 因此，颜色将不再被插值，它们可以用于合唱团、标记图像特征等。
轴偏移标签现在响应 labelcolor¶
轴偏移标签现在的颜色与轴刻度标记相同，当 labelcolor 被改变了。
改进的偏移文本选择¶
默认的偏移文本选择被更改为仅使用所有刻度通用的有效数字（例如1231..1239->1230，而不是1231），除非它们跨越一个10次方的较大倍数，在这种情况下，选择了倍数（例如1999..2001->2000）。
样式参数黑名单¶
为了防止使用样式的意外后果，样式文件将无法再设置影响与样式无关的事物的参数。这些参数包括：
'interactive', 'backend', 'backend.qt4', 'webagg.port',
'webagg.port_retries', 'webagg.open_in_browser', 'backend_fallback',
'toolbar', 'timezone', 'datapath', 'figure.max_open_warning',
'savefig.directory', 'tk.window_focus', 'docstring.hardcopy'
更改默认字体¶
对于sans-serif和serif系列，matplotlib在文本中使用的默认字体已分别更改为dejavu sans和dejavu serif。dejavu字体系列基于以前的matplotlib默认值（bitstream vera），但包含了更广泛的字符范围。
默认的MathText字体已从Computer Modern更改为Dejavu系列，以保持与常规文本的一致性。两个新选项 mathtext.fontset 已添加配置参数： dejavusans （默认） dejavuserif . 这两个选项都尽可能使用dejavu glyph，如果在dejavu中找不到glyph，则返回到stix符号。若要返回上一行为，请设置rcparam mathtext.fontset 到 cm .
更快的文本呈现¶
现在，在agg后端呈现文本的模糊性更低，绘制速度大约快 20% 。
Qt图形选项编辑器的改进¶
Qt图形选项编辑器实现了各种可用性改进，其中：
- 行样式条目现在排序时没有重复项。
- 现在可以为图像设置颜色映射和规范化限制。
- 浮动值的行编辑现在只显示所需的数字，以避免精度损失。在使用qt5和十进制分隔符为“，”的区域设置的输入验证方面，还修复了一个重要的错误。
- 轴选择器现在对轴使用较短、更用户友好的名称，如果没有轴，则不会崩溃。
- 使用默认标签的行和图像条目（“行”、“图像”）现在按数字排序，即使条目超过10个。
改进的图像支持¶
在版本2.0之前，Matplotlib通过首先应用颜色映射，然后调整结果大小对图像重新采样。由于对彩色图像执行了重新采样，因此这在输出图像中引入了颜色，而这些颜色实际上并不存在于颜色映射中。现在，首先对图像重新采样（如果输入图像是浮点图像，则完全是浮点图像），然后应用颜色映射。
为了进行这一重要的更改，图像处理代码几乎被完全重写。作为副作用，图像重采样比以前使用更少的内存和更少的数据类型转换。
通过设置私有成员可以“倾斜”图像的实验私有功能 _image_skew_coordinate 已删除。相反，图像将服从所绘制轴的变换。
图像绘图上的非线性比例¶
imshow 现在，在应用非线性尺度后，在数据空间中的请求点上绘制数据。
左边的图片展示了新的、正确的行为。可以使用 pcolormesh 如右图所示。
(Source code _, png ， pdf ）
这可以通过类似于用对数x轴的线性间隔箱绘制柱状图来理解。大小相等的垃圾箱将显示为小垃圾箱的宽度。 x 大的要窄一些 x .
支持NBagg和Webagg后端的hidpi（视网膜）显示¶
现在，nbagg和webag后端将使用高像素密度显示器的全分辨率。
更改默认动画编解码器¶
默认动画编解码器已从更改为 mpeg4 到 h264 ，效率更高。可以通过设置 animation.codec RCPARAM。
已弃用对动画中mencoder的支持¶
使用mencoder编写带MPL的视频文件存在问题；强烈建议切换到ffmpeg。所有对mencoder的支持将在版本2.2中删除。
boxplot zorder关键字参数¶
这个 Z阶 参数现在存在于 boxplot . 这允许在plotting函数调用中设置箱线图的zorder。:
boxplot(np.arange(10), zorder=10)
填满 + 和 x 标记¶
新填充剂 plus 和 x 已添加标记。见 markers 模块和 marker reference 示例。
计数 和 计数 对于 plot_surface¶
从2.0版开始，mplot3d plot_surface 现在接受 计数 和 计数 用于控制打印输入数据采样的参数。这些参数指定从输入数据中获取的最大等间距样本数。这些参数也是函数的新默认采样方法，并被视为样式更改。
老年人 拉斯特里 和 卡斯特里 参数指定了等间距样本的大小，当调用“经典”模式时，它将成为默认值，并且仍然可以使用。没有计划去贬低这些论点。
streamplot zorder关键字参数更改¶
这个 zorder 参数用于 streamplot 现在默认值为 None 而不是 2 .如果 None 给出作为 zorder ， streamplot 有默认 zorder 属于 matplotlib.lines.Line2D.zorder .
扩展到 matplotlib.backend_bases.GraphicsContextBase¶
为了支持跨后端标准化舱口行为，我们将 matplotlib.backend_bases.GraphicsContextBase.get_hatch_color 添加到的方法 matplotlib.backend_bases.GraphicsContextBase . 这只在我们发货的后端渲染过程中使用，因此不会破坏任何第三方后端。
如果您维护第三方后端，扩展 GraphicsContextBase 此方法现在对您可用，应用于为图案填充着色。