Hoofdstuk 21 — Matplotlib basis: Figure, Axes, styles en layouts

Let op: De tekst is in het Nederlands; alle Python codevoorbeelden zijn in het Engels.

Doel van dit hoofdstuk:

Begrijpen van de Matplotlib‑architectuur: Figure, Axes en Artists.
Leren werken met de object‑georiënteerde (OO) interface i.p.v. de stateful pyplot shortcuts.
Styles, kleuren, markers en lijnen instellen.
Layouts en meerdere subplot‑rasterindelingen maken en beheren.

Aanbevolen voorkennis: Hoofdstuk 13–20 (pandas/NumPy). Installeer Matplotlib:

pip install matplotlib

21.1 Figure en Axes: de kern

Matplotlib tekent op Axes (plotvlak) binnen een Figure (canvas/figuur). Gebruik bij voorkeur de OO‑stijl.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 200)
y = np.sin(x)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4), dpi=120)
ax.plot(x, y, label='sin(x)')
ax.set(title='Sine', xlabel='x', ylabel='y')
ax.legend()
fig.tight_layout()
plt.show()

Belangrijkste concepten:

Figure: het gehele canvas (afbeelding), bevat 1+ Axes.
Axes: de plot zelf met assen, ticks, labels, titel en artists (lijnen, scatter, patches).
OO‑API: ax.plot(...) i.p.v. plt.plot(...) voor expliciete controle.

21.2 Lijnen, markers, kleuren en stijlen

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, color='C0', linewidth=2, linestyle='-', marker='o', markersize=4)
ax.plot(x, np.cos(x), color='#d62728', lw=1.5, ls='--', label='cos(x)')
ax.set_xlabel('x'); ax.set_ylabel('f(x)'); ax.legend()

Tips:

Gebruik cycler‑kleuren (C0..C9) of hex‑kleuren.
Transparantie via alpha=.
Markers: 'o', '^', 's', '.', etc.

21.3 Assen, limieten, ticks en grids

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_xlim(0, 2*np.pi); ax.set_ylim(-1.1, 1.1)
ax.set_xticks([0, np.pi, 2*np.pi]); ax.set_xticklabels(['0', 'π', '2π'])
ax.grid(True, axis='both', linestyle=':', alpha=0.6)

21.4 Meerdere subplots en layouts

# 1x2 raster
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 3), sharey=True)
axes[0].plot(x, np.sin(x)); axes[0].set_title('sin')
axes[1].plot(x, np.cos(x)); axes[1].set_title('cos')
fig.suptitle('Trig'); fig.tight_layout()

Geavanceerde layout hulpmiddelen:

fig.tight_layout() of plt.tight_layout() voor automatische marges.
fig.subplots_adjust(...) voor handmatige marge‑tuning.
matplotlib.gridspec voor ongelijke rasters.

21.5 Styles en theming

Matplotlib heeft ingebouwde styles (themes).

import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.available[:5]

with plt.style.context('seaborn-v0_8'):
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.plot(x, y)
    ax.set(title='Seaborn‑style')

Eigen rcParams aanpassen:

import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['figure.dpi'] = 150
mpl.rcParams['axes.grid'] = True

21.6 Tekst, annotaties en legendes (basis)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, label='sin')
ax.legend(loc='best')
ax.set_title('Titel')
ax.annotate('maximum', xy=(np.pi/2, 1), xytext=(2, 1.2),
            arrowprops=dict(arrowstyle='->'))

21.7 Opslaan van figuren

fig.savefig('plot.png', dpi=150, bbox_inches='tight')
fig.savefig('plot.pdf')  # vector

21.8 Veelvoorkomende valkuilen

Gemixte OO‑ en pyplot‑stijl kan verwarrend zijn. Kies consequent voor OO.
Vergeet tight_layout() of bbox_inches='tight' niet bij saven om afgesneden labels te voorkomen.
Houd rekening met DPI en figsize voor leesbaarheid.

21.9 Samenvatting

Gebruik plt.subplots() om Figure en Axes te krijgen.
Werk met de OO‑API (ax.plot, ax.set, ax.legend) voor controle en compositie.
Styles/rcParams bepalen de look; layouts regelen de rangschikking van subplots.

Keyboard shortcuts

Python Data