持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第22天，点击查看活动详情

1.matplotlib API入门

我们对matplotlib的引入约定是：

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data=np.arange(10)
plt.plot(data)

虽然seaborn这样的库和pandas的内置绘图函数能够处理许多普通的绘图任务，但如果需要自定义一些高级功能的话就必须学习matplotlib API。

2.Figure和Subplot

matplotlib的图像都位于Figure对象中。你可以用plt.figure创建一个新的Figure：

fig=plt.figure()

如果用的是IPython，这时会弹出一个空窗口，但在Jupyter中，必须再输入更多命令才能看到。plt.figure有一些选项，特别是figsize，它用于确保当图片保存到磁盘时具有一定的大小和纵横比。不能通过空Figure绘图。必须用add_subplot创建一个或多个subplot才行.

fig=plt.figure()
ax1=fig.add_subplot(2,2,1)

这条代码的意思是：图像应该是2×2的（即最多4张图），且当前选中的是4个subplot中的第一个
（编号从1开始）。如果再把后面两个subplot也创建出来，最终得到的图像如图9-2所示：

fig=plt.figure()
ax1=fig.add_subplot(2,2,1)
ax2=fig.add_subplot(2,2,2)
ax3=fig.add_subplot(2,2,3)

如果这时执行一条绘图命令（如plt.plot([1.5, 3.5, -2, 1.6])）， matplotlib就会在最后一个用过的
subplot（如果没有则创建一个）上进行绘制，隐藏创建figure和subplot的过程。因此，如果我们执
行下列命令:

plt.plot(np.random.randn(50).cumsum(),'k--')

fig=plt.figure()
ax1=fig.add_subplot(2,2,1)
ax2=fig.add_subplot(2,2,2)
ax3=fig.add_subplot(2,2,3)
plt.plot(np.random.randn(50).cumsum(),'k--')

"k--"是一个线型选项，用于告诉matplotlib绘制黑色虚线图。上面那些由fig.add_subplot所返回的对
象是AxesSubplot对象，直接调用它们的实例方法就可以在其它空着的格子里面画图了

fig=plt.figure()
ax1=fig.add_subplot(2,2,1)
ax2=fig.add_subplot(2,2,2)
ax3=fig.add_subplot(2,2,3)
plt.plot(np.random.randn(50).cumsum(),'k--')
ax1.hist(np.random.randn(100),bins=20,color='k',alpha=0.3)
ax2.scatter(np.arange(30),np.arange(30)+3*np.random.randn(30))

fig,axes=plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True)
for i in range(2):
    for j in range(2):
        axes[i,j].hist(np.random.randn(500),bins=50,color='k',alpha=0.5)
plt.subplots_adjust(wspace=0,hspace=0)

这里我们可以看出，其中轴标签重叠了，matplotlib不会检查标签是否重叠，所以对于这种情况，你只能自己设定刻度位置和刻度标签。

3.颜色、标记和线型

matplotlib的plot函数接受一组X和Y坐标，还可以接受一个表示颜色和线型的字符串缩写。例如：

from numpy.random import randn
plt.plot(randn(30).cumsum(),'ko--')

绘图和可视化(数据分析)

1.matplotlib API入门

2.Figure和Subplot

3.颜色、标记和线型