一. 啥是Matplotlib?

Matplotlib是一个2Dpython专用的画图工具包，和matlab具有一样的权威性，可以用来绘制各种静态、动态，交互式的图表。
pandas和seaborn的画图功能也是基于Matplotlib的接口进行封装的。

二.举个例子

Matplotlib的图像是画在figure上的，每一个figure又包含了一个或多个axes，最简单的创建figure以及axes的方式是通过pyplot.subplots命令，创建axes以后，可以使用Axes.plot绘制最简易的折线图。

理解：figure可以看成一个显示画布，axes为画布上的一个图案，若是不指定axes的情况下，默认为一个axes为一个figure。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots()  # 创建一个包含一个axes的figure
ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])  # 绘制图像

当然也可以不写fig,ax = plt.subplots()，当只有一个图像的时候，可以不写的。就像这样：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = [i for i in range(10)]
y = np.random.rand(10)
plt.plot(x,y)  # 绘制图像

三、Figure的层级

Figure通常分为4个层级，一个上层级包含若干下层级。

• Figure：顶层级，用来容纳所有绘图元素；
  
• Axes：matplotlib宇宙的核心，容纳了大量元素用来构造一幅幅子图，一个figure可以由一个或多个子图组成；
  
• Axis：axes的下属层级，用于处理所有和坐标轴，网格有关的元素；
  
• Tick：axis的下属层级，用来处理所有和刻度有关的元素；

四、两种绘图方式

matplotlib提供了两种最常用的绘图方式

1. 显式创建figure和axes，在上面调用绘图方法，也被称为OO模式（object-oriented style)
   
2. 依赖pyplot自动创建figure和axes，并绘图
   

两种模式是有一定区别的。

• Figure fig = plt.figure(): 可以解释为画布。
  • 画图的第一件事，就是创建一个画布figure，然后在这个画布上加各种元素。
• Axes ax = fig.add_subplot(1,1,1): 不想定义，没法定义，就叫他axes！

从代码层面来看，两者的写法区别如下。一般推荐而言，使用ax的画图方式更容易对整个画布的控制。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 2, 100)     #生成等差数列
fig, ax = plt.subplots()      # 创建画布
ax.plot(x, x, label='linear')  #画出标记为linear的线
ax.plot(x, x**2, label='quadratic')  
ax.plot(x, x**3, label='cubic')  
ax.set_xlabel('x label')      #显示X轴的名称
ax.set_ylabel('y label') 
ax.set_title("Simple Plot")    #设置标题
ax.legend()

x = np.linspace(0, 2, 100)   #等差数列
#相对而言，少了fig, ax = plt.subplots()创建画布这一步，且后面的ax默认为plot。
plt.plot(x, x, label='linear') 
plt.plot(x, x**2, label='quadratic')  
plt.plot(x, x**3, label='cubic')
plt.xlabel('x label')
plt.ylabel('y label')
plt.title("Simple Plot")
plt.legend()

用一个例子加深对ax画图的理解
目标：一张纸上左边画一个折线图，右边画一个散点图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots(nrows=1,ncols=2)  # 创建一个包含一个axes的figure
ax[0].plot([1,2,3],[4,5,6])
ax[1].scatter([1,2,3],[4,5,6])