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#yyds干货盘点#利用Matplotlib库画图

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业无高卑志当坚，男儿有求安得闲？这篇文章主要讲述#yyds干货盘点#利用Matplotlib库画图相关的知识，希望能为你提供帮助。
      一图胜千言，利用python中的Matplotlib库可以在短短几行代码中创建一幅高质量的图。不管是用在论文还是汇报ppt中，这些图都将让人眼前一亮，迅速了解问题的核心。
      然而，Matplotlib库相当庞大，要创建一个看起来恰到好处的图通常需要反复试验。虽然代码一行流能够很简单的生成一些基础图，但是如何巧妙的使用库中剩下的98%功能是一件不简单的事。
      本文将介绍Matplotlib库的使用，水平从入门到中阶，其中理论知识和实验穿插在一起，使读者更容易理解Matplotlib库的原理与运作方式。
本文假设读者们已经了解一点numpy的知识，使用numpy.random主要是为了生产示例数据，便于从不同的统计分布中抽取样本。
1、令人头疼的Matplotlib库
      有时学习Matplotlib库是一个令人头疼的过程，问题不在于资料太少，事实上与之相关的资料多如牛毛。以下几个原因造成了人们学习的困境：
      1）库本身很大，包括了超过70000行代码；
      2）Matplotlib 拥有多种不同的界面（构建图形的方式），并且能够与少数不同的后端进行交互。 （后端处理图表实际呈现的过程，而不仅仅是内部结构化）
      3）虽然它很全面，但 Matplotlib 自己的一些公共文档已经严重过时了。 该库仍在不断发展，许多在网上流传的旧示例在其现代版本中可能会减少 70% 的代码行。
      因此，在进入任何华丽的示例之前，掌握 Matplotlib 设计的核心概念很有用。
2、Pylab：它是什么，我应该使用它吗？
      让我们从一段历史开始：神经生物学家 John D. Hunter 于 2003 年左右开始开发 Matplotlib，最初的灵感是模拟 Mathworks 的 MATLAB 软件中的命令。John 于 2012 年不幸去世，享年 44 岁，Matplotlib 现在是一个成熟的社区项目，由许多其他人开发和维护。
MATLAB 的一项相关特性是其全局样式。 导入的 Python 概念在 MATLAB 中并没有大量使用，并且 MATLAB 的大部分功能在顶级用户都可以轻松使用。
      知道 Matplotlib 起源于 MATLAB 有助于解释为什么 pylab 存在。 pylab 是 Matplotlib 库中的一个模块，旨在模仿 MATLAB 的全局风格。它的存在只是为了将 NumPy 和 matplotlib 中的许多函数和类带入命名空间，使不习惯需要导入语句的前 MATLAB 用户轻松过渡。
习惯于使用MATLAB的用户会喜欢这个功能，因为使用 from pylab import *，他们可以像在 MATLAB 中一样直接调用 plot() 或 array() 。
这里的问题对于一些 Python 用户来说可能很明显：在会话或脚本中使用 from pylab import * 通常是不好的做法。 Matplotlib 现在在其自己的教程中直接建议不要这样做：
“[pylab] still exists for historical reasons, but it is highly advised not to use. It pollutes namespaces with functions that will shadow Python built-ins and can lead to hard-to-track bugs. To get IPython integration without imports the use of the %matplotlib magic is preferred.” 
      在内部，在简短的 pylab 源中隐藏了大量潜在的冲突导入。 事实上，使用 ipython --pylab（来自终端/命令行）或 %pylab（来自 IPython/Jupyter 工具）只需在后台调用 from pylab import * 即可。
底线是 matplotlib 已经放弃了这个方便的模块，现在明确建议不要使用 pylab，使事情更符合 Python 的一个关键概念：显式优于隐式。
不需要 pylab，我们通常可以只使用一个规范导入：
import matplotlib.pyplot as plt
      在此过程中，我们还导入 NumPy，稍后我们将使用它来生成数据，并调用 np.random.seed() 使示例具有（伪）随机数据可重现：
import numpy as np
np.random.seed(444)
3、Matplotlib 对象层次结构
      matplotlib 的一个重要概念是它的对象层次结构。如果你学习过任何介绍性的 matplotlib 教程，你可能已经调用过类似 plt.plot([1, 2, 3]) 的东西。 这个单行隐藏了一个事实，即绘图实际上是嵌套 Python 对象的层次结构。 这里的“层次结构”意味着每个图下面都有一个 matplotlib 对象的树状结构。
      Figure 对象是 matplotlib 图形的最外层容器，它可以包含多个 Axes 对象。 混淆的一个来源是名称：Axes 实际上转化为我们认为的单个绘图或图形（而不是我们所期望的“轴”的复数形式）。
      您可以将 Figure 对象视为一个盒状容器，其中包含一个或多个 Axes（实际绘图）。层次结构中轴下方是较小的对象，例如刻度线、单行、图例和文本框。图表的几乎每个“元素”都是它自己的可操作 Python 对象，一直到刻度和标签： 

      这是此层次结构的示例图。 如果您不完全熟悉这种表示法，请不要担心，我们将在稍后介绍：
fig, _ = plt.subplots()
type(fig)
< class ‘matplotlib.figure.Figure>
      上面，我们用 plt.subplots() 创建了两个变量。 第一个是顶级 Figure 对象。 第二个是我们还不需要的“一次性”变量，用下划线表示。 使用属性表示法，很容易向下遍历图形层次结构并查看第一个 Axes 对象的 y 轴的第一个刻度：
one_tick = fig.axes[0].yaxis.get_major_ticks()[0]
type(one_tick)
< class ‘matplotlib.axis.YTick>
      上面， fig （一个 Figure 类实例）有多个 Axes （一个列表，我们取第一个元素）。 每个 Axes 都有一个 yaxis 和 xaxis，每个都有一个“主要刻度”的集合，我们抓住第一个。
      Matplotlib 将其呈现为人体解剖结构，而不是明确的层次结构：
 




















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