matplotlib绘图的核心原理讲解
大家好，我是黄伟！
matplotlib是基于Python语言的开源项目，旨在为Python提供一个数据绘图包。
可是你了解过它绘图的核心原理吗？
01
核心原理讲解
使用matplotlib绘图的原理，主要就是理解figure(画布)、axes(坐标系)、axis(坐标轴)三者之间的关系。
以“美院学生张三写生画画”为例，来说明这三者之间的关系。
张三的画板
首先，张三想要画画，是不是需要在画板上面准备一张画布。对比到matplotlib中，就相当于初始化了一张figure(画布)，我们画的任何图形，都是在这张figure(画布)上操作的。
接着，张三需要给figure(画布)分配不同的区域，指定哪一块儿究竟该画什么。对比到matplotlib中，就是需要指定axes(坐标系)，每一个axes(坐标系)相当于一张画布上的一块区域。一张画布上，可以分配不同区域，也就是说，一张画布，可以指定多个axes(坐标系)。
最后，张三就是在分配好的不同区域上进行图形绘制了，在一张画布上，画的最多的应该就是2D图，也可以画3D图，如图所示，张三在区域一画了一个小狗，在区域二画了一个小猫，在区域三画了一个光头强。对比到matplotlib中，我们在axes1中画了一个条形图，在axes2中画了一个饼图，在axes3中画了一个折线图。当是2D图时，都会有一个X轴和一个Y轴；当是3D图时，都会有一个X轴、一个Y轴和一个Z轴，这个轴就是我们所说的“坐标轴axis”。
matplotlib绘图
通过上述分析，总结如下：一个figure(画布)上，可以有多个区域axes(坐标系)，我们在每个坐标系上绘图，也就是说每个axes(坐标系)中，都有一个axis(坐标轴)。
特别注意：在matplotlib中，figure画布和axes坐标轴并不能显示的看见，我们能够看到的就是一个axis坐标轴的各种图形。
02
matplotlib库的安装与导入
1）安装
pip install matplotlib2）导入相关库
现在你不需要关注下面代码具体是什么意思，有一个主观印象即可。我将会在以后的文章中，给大家一一介绍你不懂的哪些参数。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
# 排除警告信息
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
# 打印版本信息
display(np.__version__)
display(pd.__version__)
display(mpl.__version__)
# matplotlib画图常见参数设置
mpl.rcParams["font.family"] = "SimHei" # 设置字体
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False # 用来正常显示负号
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
# 嵌入式显示图形
%matplotlib inline
结果如下：
03
创建figure(画布)的两种方式
1）绘制一个最简单的折线图
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,3,5,7]
y = [4,9,6,8]
plt.plot(x,y)
plt.show()
结果如下：
结果分析：
在前面的叙述中，我们已经说过，想要使用matplotlib绘图，必须先要创建一个figure(画布)对象，然后还要有axes(坐标系)。但是观察上述代码，我们并没有创建figure对象，那么怎么又可以画图呢？
对于上述疑问，接下来我们就要讲述创建figure(画布)的两种方式。
2）创建figure(画布)的两种方式
* 隐式创建
* 显示创建① 隐式创建figure对象
当第一次执行plt.xxx()画图代码时，系统会去判断是否已经有了figure对象，如果没有，系统会自动创建一个figure对象，并且在这个figure之上，自动创建一个axes坐标系(注意：默认创建一个figure对象，一个axes坐标系)。
也就是说，如果我们不设置figure对象，那么一个figure对象上，只能有一个axes坐标系，即我们只能绘制一个图形。
② 隐式创建figure对象存在的问题
优势：如果只是绘制一个小图形，那么直接使用plt.xxx()的方式，会自动帮我们创建一个figure对象和一个axes坐标系，这个图形最终就是绘制在这个axes坐标系之上的。
劣势：如果我们想要在一个figure对象上，绘制多个图形，那么我们就必须拿到每个个axes对象，然后调用每个位置上的axes对象，就可以在每个对应位置的坐标系上，进行绘图，如下图所示。注意：如果figure对象是被默认创建的，那么我们根本拿不到axes对象。因此，需要我们显示创建figure对象。
③ 显示创建figure对象：以后的文章会详细讲述布局设置
# 手动创建一个figure对象
figure = plt.figure()
# 获取每个位置的axes对象
axes1 = figure.add_subplot(2,1,1)
axes2 = figure.add_subplot(2,1,1)
如图所示：
举例说明：
figure = plt.figure()
axes1 = figure.add_subplot(2,1,1)
axes2 = figure.add_subplot(2,1,1)
axes1.plot([1,3,5,7],[4,9,6,8])
axes2.plot([1,2,4,5],[8,4,6,2])
figure.show()
结果如下：
04
完整的绘图步骤
① 导库
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
② 创建figure画布对象
如果绘制一个简单的小图形，我们可以不设置figure对象，使用默认创建的
figure对象，当然我们也可以显示创建figure对象。
如果一张figure画布上，需要绘制多个图形。那么就必须显示的创建figure
对象，然后得到每个位置上的axes对象，进行对应位置上的图形绘制。
③ 根据figure对象进行布局设置
1*1
1*2
2*1
2*2
...
④ 获取对应位置的axes坐标系对象
figure = plt.figure()
axes1 = figure.add_subplot(2,1,1)
axes2 = figure.add_subplot(2,1,1)
⑤ 调用axes对象，进行对应位置的图形绘制
这一步，是我们传入数据，进行绘图的一步。对于图形的一些细节设置，都可
以在这一步进行。
⑥ 显示图形
plt.show()或figure.show()
如果在pycharm中绘图的话，必须要加这句代码，才能显示。如果在notebook
中进行绘图，可以不用加这句代码，而是自动显示。
05
绘图技巧(细节设置)
通过对matplotlib绘图的原理，有所了解之后，我们需要学习的就是常见的matplotlib绘图技巧。
* figure 画布
* axes 坐标系，一个画布上可以有多个坐标系
* axis 坐标轴，一个坐标系中可以有多个坐标轴，一般都是二维平面坐标系，或者三维立体坐标系
* title 标题
* legend 图例
* grid 背景网格
* tick 刻度
* axis label 坐标轴名称
* tick label 刻度名称
* major tick label 主刻度标签
* minor tick label 副刻度标签
* line 线
* style 线条样式
* marker 点标记
* font 字体相关常见的绘图技巧如上所示，这些绘图技巧都能够很好的帮助我们画出更美观、更直观的图形。
扫码关注我们，后面将会持续更新matplotlib的绘图技巧。