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人人都能看懂的Matplotlib绘图原理！
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这篇文章没有代码，重点为大家讲明白Matplotlib的工作机制，先说说大家刚开始是怎样学习Matplotlib的吧。 百度“Matplotlib怎么制作xx图”，之后随便点开一两个网站，跳过大段文字部分，直接复制代码粘贴运行，成功得到图片。OK！Matplotlib我会了！ 这样学不行吗？当然行，但是这样的学习方式，并不是非常适合Matplotlib，至少在搞明白它的绘图机制之前是不行的。 因为同一张图，你可能在这篇帖子里面发现是用plt.xxxx实现，另一个帖子里用ax.xxxx实现，并且有时想修改一个参数，你会百度得到很多种修改方法，但是没有一个对你有用，因为你甚至都不了解它的工作机制。 那么接下来，让我尽可能用通俗易懂的话去讲明白这个问题。 01、plt.xxxx到底是什么？让我们从最熟悉、最常见的plt开始，相信你一定执行过无数次下面的代码。 import matplotlib.pyplot as plt然后就是直接用http://plt.xxx去搞各种图表了，但是你有想过这个plt到底是什么？我们把它打印出来看一下。  可以看到，plt只是一个module，我们根据上图路径找到对应pyplot.py文件，可以看到，常用的绘图函数都被封装在里面。  所以plt它就是包含了一篮子函数的API，之所以这么搞，就是为了能像Matlab一样在命令行绘图，官方文档中也是如此解释。  因此我们直接在命令行执行plt.bar([1,2,3],[4,5,6])直接就出来一幅图了。 但是等等，画图不应该先搞一块画布/区域用于作图吗？在刚刚的代码中我没有告诉它在哪画，也没有指定坐标轴刻度等信息，为什么直接就画出来了？ 这就涉及到子图和面向对象的概念了，下面，让初学者头疼的axes该登场了。 02、ax.xxxx是什么？为了搞明白plt.xxxx和ax.xxxx之间有什么差异，首先我们来研究下axes是什么。 在大多数使用ax.xxxx绘图的开头都是这样的代码。 fig, ax = plt.subplots()和刚刚一样，打印出来看下fig和ax是什么。  和上一节不一样的是，现在不再是一个接口(plt)，而是通过plt接口创建了一个figure对象和一个axes对象！那么这两个对象是什么呢，让我们看一张官方的图。  一目了然，最外层的是Figure，也就是画布，这是Matplotlib中最高等级的对象，不管绘制什么图都是需要一个画布！ 在画布(Figure)里面的是Axes，大家可以理解为作图的区域(在上图中只有一个Axes)， 接下来就可以通过ax.xxxx在Axes中进行创作，当然包括title、Axis、label等各种小组件，以及最重要的图形！ 当然创建两个Axes也行，左边是行，右边是列，(2,1)表示两行一列，两个axes对象。  只不过这时，就是通过ax[0].xxxx，ax[1].xxxx分别去在不同的区域(Axes)进行绘制，具体xxxx是什么不重要，无非是设置标题、坐标轴、数格式之类的，这些我们会在后续文章进行更新。只需要知道，出现了ax.xxxx就是在指定区域绘制。 03、plt和ax有什么区别现在，我们来搞定最后的问题，plt和ax有什么区别？如何选择？ 先回到第一节最后的问题，为什么plt没有指定画布和区域也能作图？ 因为matplotlib默认在最近创建的画布上绘制，而当你没有指定区域，告诉它去画图，他就会自动去生成一个Axes去绘制，进一步没有画布，也会自动去创建一个Figure，也称为隐式绘制。 我们来看下面这种情况，创建一个画布并有三个Axes。  我想在第二个axes上添加一个条形图怎么办？条形图不就是plt.bar，整！  很遗憾，之前说过plt默认在最新的axes上作图，所以只能画在第三个axes上，就算你将plt.xxxx放在ax2 = axes[1]之后也是不行的！ 但如果使用ax.xxxx话就很方便了！我们只需要指定axes然后在想要的区域画图就行了！ fig, axes = plt.subplots(1,3,figsize=(16,6)) ax1 = axes[0] ax2 = axes[1] ax3 = axes[2] ax2.barh([1,2,3,4,5],[1,2,3,4,5]) plt.show() 那么一定要用plt，只能通过一个一个创建子图，然后将plt.xxxx放在指定的位置。  注意观察代码片段中plt.xxxx和ax.xxxx的位置，plt.xxxx必须跟在ax2后面才能将条形图画在第二个axes中，而ax1.xxxx则没有限制。 04、小结 如果使用plt.xxxx进行绘图，代码量会少一点，简单一点，这也是为什么大多数教程都在使用这种方式。 但是弊端也很明显，制作单个图形时，会自动帮你创建figure和axes。而在出现多个子图时，使用plt操作起来就显得有点蠢蠢的，所以这时应该使用ax.xxxx进行控制，但是一定要记住使用ax标准的流程： 创建一个画布(Figure)创建一个或者多个Axes使用ax.xxxx在指定Axes上绘图那对于这两种方法，官方怎么说  上面是翻译后的官方文档，可以看到，为了获得更多控制，可以完全删除pyplot级别，从而保留纯面向对象的方法，也就是尽可能的使用我们说的第二种方法去制作。 我的看法是，其实这两种方法虽然写法不太一样，但是大同小异，比如plt.title()就等于ax.set_title()，所以在掌握plt.xxxx和ax.xxxx背后原理之后，在可以看懂不同风格代码每一句在干嘛后，在需要绘图时，选择一个最简单的方法把图做出来即可！ |
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