雷锋网(公众号：雷锋网(新闻)本文是为雷锋字幕组编译的技术博客，原题为Matplotlib Plotting Guide，作者为Prince Grover。
翻译|谨慎翼ykdc整理|凡江
大多数人可以满足绘制的需要，而不用花很多时间学习matplotlib库。 因为已经有人在堆栈溢出、github等开源平台上提供了绘图问题的大多数解决方案。 我们通常使用谷歌来满足绘画的需要。 至少我是这样的。
学习matplotlib库有什么用？ 答案是“可以节约搜索时间”。 掌握matplotlib速查表，了解基本界面，根据个人需求从大量资源编辑我们的绘画，长期来看可以节约相当长的时间。
大部分内容来自以下两个链接，建议您也阅读一下。
matplotlib是一个基于Python的二维绘图库，可以在跨平台的各种硬拷贝格式和交互环境中绘制高图形。 很有趣的现象。 为什么参考库总是采用import matplotlib.pyplot as plt方式呢？
例如，使用pylab import *或%pylab是一种非常糟糕的方法，因此matplotlib官方不推荐使用这种方法。 具体理由如下。
出于历史原因，from pylab import *仍然存在，但强烈建议不要这样使用。 这将屏蔽Python的内置函数并占用命名空间，从而导致难以跟踪的bugs。 建议使用%matplotlib命令在零输入下实现IPython集成。 来源： https://matplotlib.org/users/shell.html # using-matplotlib-in-a-python-shell使用matplotlib创建不同类型的图像很容易最重要的是理解最佳的绘制方法。 如何使用axes、subplots等？ 这篇文章主要集中在这些问题上。
1 .内联绘制和% matplotlib
%matplotlib命令可以在当前的Notebook上启用绘制。 此命令提供可选参数，用于指定要使用的matplotlib后端。 大多数情况下，Notebook使用inline后台，可以在Notebook中嵌入绘图。 另一个选项是qt后台，在侧窗口中打开Matplotlib交互式UI。
Matlibplot提供了多种绘图UI，可分为弹出窗口和交互界面，以及%matplotlib qt和%matplot tk
非交互式内联绘制： % matplotlib内联
交互式绘制： %matplotlib notebook-->； 请不要用这个。 使开关变得困难。
了解matplotlib对象的结构
pyplot是matplotlib的面向对象函数接口。
plt.gca (
当前打印) )关联的轴
如果不使用plt.close ()，则会显示空图表。 因为我最初使用了inline命令。
axis_id保持不变，但移动到另一个Notebook块时，plt.gca ()会发生变化。
Setter和Getter
Getter和Setter方法用于捕获和修改当前或任何axies。 可能需要修改标题、颜色、图形列、字体等。 有两种方法：
使用fig.axes[i]指定要抓住的axes，然后使用setter的getter调用axies对象。 在上面的示例中，只有一个axes，因此调用axes[0]。
可以直接使用plt.bla (调用当前axis。 其中bla是title )、legend )、xlabel )等。 这是matlibplot的面向对象函数。 此函数便于修改当前的axes。 比1的方法更常用。
使用axes[i]时，可以调用上一个代码块中的任何axes对象，但调用plt.bla ()时，将在每个代码块中创建新的axes对象，并且只有当前对象被调用因此，在上例中，只有在调用plt.title ()时，才会创建新的plt对象。
重要信息：通常在当前axis对象上调用plt.bla ()。 此语法将在每个代码块中创建新的axis对象。 但是，可以通过调用fig.axes[0]从任何代码块处理以前的axes对象。
这是stateless(objectoriented )方法，可以自定义。 当图像变得复杂时很有用。
因此，建议使用fig。 ax=PLT.subplots(_ )首先解压缩axes和figure，并将其分配给新变量。 然后，可以对这些变量使用getter和setter方法进行图形中的更改。 此外，这允许您在多个axes上工作，而不仅仅是在一个当前axes上工作。 pyplot使用一次子图制作并使用
OO 方法。结论：从现在开始，我使用 plt.subpots() 来完成不同的绘图。（如果有人认为这个观点是错误的，请纠正我）
3.matplotlib 图像剖析
4.绘图的基本例子
如何作图的基本例子，涵盖面向对象绘图的各个方面。请仔细阅读。
总结上面的例子：我们创建 1 行和 2 列的图形。即，1 行和 2 列中的 2 个 axes 对象。
我们分别自定义 ax1 和 ax2。可以看到，我们可以将 Y－ticks 移动到右边的第二图形中。
5.二维网格的绘制
subplot2grid
需要做什么？
观察下面的绘图格式。
思路是把上面的图形考虑成为2x4 网格。然后将多个网格分配给单个图以容纳所需的图形。
重点：我们可以使用 subplot2grid 定制我们的绘图布局。
我们可以用 plt.figure() 创建无 axes 对象的图形，然后手动添加 axes 对象。
我们可以使用 fig.suptitle() 来设置整个图形的总标题。
6.颜色，颜色条，RGB 数组和颜色图谱
我们已经介绍了 ax.plot()，ax.scatter()，ax.bar() 和 ax.hist() 等基本图形操作，另一个更常用的函数是 ax.imshow()，它用来显示彩色图或图像／RGB 数组。
7.线条样式和线条宽度
改变线条宽度、颜色或风格。
8.基本的数据分布
EDA 过程中的必要操作。
9.二维数组的等高线图和颜色网格图
热像图（颜色网格图）和等高线图在很多情况下都有助于可视化 2D 数据。
10.图像的调整、修改边缘坐标和标度
最后调整细节，让绘图变得更好看。
11.标度的限制和自动调整
需要注意的事情：填充（padding）自动设置 X 轴或 Y 轴网格标度
我们可以使用 xlim，ylim设置 x，y 的刻度限制
12.技巧
13.轴线
14.结束
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