by 潮汐
今天我們一起來探究 Python 中一個很有趣的模塊--Matplotlib，Matplotlib 是一個非常優秀的 Python 2D 繪圖庫，只要給出符合格式的數據，通過 Matplotlib 就可以方便地製作數據圖。
一、初識 Matplotlib
- Matplotlib 以多種硬拷貝格式和跨平臺的交互式環境生成出版物質量的圖形。Matplotlib 可用於 IPython 腳本，Python 和 IPython Shell，Jupyter 筆記本，Web應用程序服務器和四個圖形用戶界面工具包。
- Matplotlib 嘗試使容易的事情變得容易，使困難的事情變得可能。在實踐過程中只需幾行代碼就可以生成圖表，比如直方圖、功率譜、條形圖、誤差圖、散點圖等。
1、 IPython
IPython 是 Python 的一個增強版本。它在下列方面有所增強：命名輸入輸出、使用系統命令（shell commands）、排錯（debug）能力。我們在命令行終端給 IPython 加上參數 -pylab （0.12 以後的版本是 --pylab）之後，就可以像 Matlab 或者 Mathematica 那樣以交互的方式繪圖。
2、pylab
pylab 是 matplotlib 面向對象繪圖庫的一個接口。它的語法和 Matlab 十分相近。也就是說，它主要的繪圖命令和 Matlab 對應的命令有相似的參數。
二、 安裝
在線安裝
安裝 Matplotlib 包與安裝其他 Python 包一樣，都可以使用 pip 來安裝。
啓動命令行窗口，在命令行窗口中輸入如下命令：
pip3 install matplotlib
輸入上面的命令後會自動下載安裝 Matplotlib 包的最新版本。下載完成後會安裝，最後提示 Matplotlib 包安裝成功：
Installing collected packages: matplotlib
Successfully installed matplotlib-3.1.1
離線安裝
在有網絡限制條件下我們需要下載離線包來安裝，python matplotlib 離線安裝需要提前下載好與 python 版本對應的 wheel 安裝包，下載地址
在上圖中選擇相應的安裝包下載即可，cp36 表示 python 是 3.6 版本，同樣的 cp37 表示 python 是3.7 版本，同樣可以在 python 命令行下使用一下命令查看支持的版本屬性：
>>>python
>>> import pip._internal
>>> print(pip._internal.pep425tags.get_supported())
以上結果可以顯示出相應的版本支持，下載好後 使用 pip命令安裝即可成功：
pip install matplotlib-3.1.1-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
三、matplotlib 架構
1、matplotlib 架構圖
matplotlib 框架分爲三層，這三層構成了一個棧，上層可以調用下層，三層框架描述如下：
- 腳本層 (pyplot)：簡化了完成數據分析與可視化的常規操作。 管理創建圖形、座標軸以及他們與後端層的連接。
- 藝術家層 (artist)：管理漂亮圖形背後的大多數內部活動。
- 後端層 (backend)：matplotlib 的底層，實現了大量的抽象接口類；還和用戶界面工具箱整合在一起；可以將圖形保存爲不同格式(比如PDF、PNG、PS和SVG等)。
這三層屬於matplotlib程序包的範疇，腳本層(pytplot模塊)可以提供給我們一個與matplotlib打交道的接口，我們可以只通過調用pyplot模塊的函數從而操作整個程序包，來繪製圖形。
2、matplotlib 編程接口
matplotlib 編程接口由 3 層組成，組成描述如下：
- 第一層狀態機環境，是由 pyplot 提供的。
- 第二層是有 pyplot 和麪向對象(oo)接口提供，由 pyplot 獲取 figure 對象，通過面向對象接口來顯示地管理axies 對象。
- 第三層由面向對象(oo)接口提供，該層完全不使用 pyplot 模塊。
編程接口圖：
四、matplotlib 繪圖概念
1、 繪圖方式
在matplotlib庫裏，總分成兩種繪圖方式
- 方法一：函數式繪圖
繪圖方法通過調用一系列函數傳入數據繪製出相應的圖，
在 matplotlib.pyplot 裏是封裝好的函數，用戶可以直接調用函數進行繪圖。
一般的，我們約定 matplotlib.pyplot 取別名爲 plt
其模塊下主要定義如下兩方面的函數：
操作類的函數：對於畫布，圖，子圖，座標軸，圖例，背景，網格等的操作。
如：
plt.ylabel(), plt.xlabel(), plot.yscale(), plt.legend(), plt.title(), plt.text()等
繪圖類的函數：畫折線圖，散點圖，條形圖，直方圖，餅狀圖等特點圖的繪製函數。
如：
plt.scatter, plt.plot(), plt.bar, plot.pie(), plt.hise()……
繪圖部分函數如下：
| 序號 | 繪圖函數（plt.xxx） | 說明 |
|---|---|---|
| 1 | acorr() | 繪製x的自相關圖 |
| 2 | angle_spectrum() | |
| 3 | bar() | 製作條形圖 |
| 4 | barbs() | 繪製倒鉤的二維場圖 |
| 5 | barh() | 製作水平條形圖 |
| 6 | boxplot() | 製作一個盒子和鬍鬚圖 |
| 7 | broken_barh() | 繪製一個水平的矩形序列圖 |
| 8 | clabel() | 繪製等高線圖 |
| 9 | cohere() | 繪製x和y之間的一致性圖 |
| 10 | csd() | 繪製交叉譜密度圖 |
| 11 | eventplot() | 繪製相同的平行線 |
| 12 | fill() | 繪製填充多邊形圖 |
| 13 | hexbin() | 製作六邊形分箱圖 |
| 14 | hist() | 繪製直方圖 |
| 15 | hist2d() | 製作2D直方圖 |
| 16 | magnitude_spectrum() | 繪製幅度譜圖 |
| 17 | phase_spectrum() | 繪製相位譜圖 |
| 18 | pie() | 繪製餅圖 |
| 19 | plot() | 繪製折線圖 |
| 20 | plot_date() | 繪製包含日期的數據圖 |
| 21 | quiver() | 繪製一個二維箭頭場圖 |
| 22 | scatter() | 繪製散點圖 |
| 23 | specgram() | 繪製頻譜圖 |
| 24 | stackplot() | 繪製堆積區域圖 |
| 25 | streamplot() | 繪製矢量流的流線型圖 |
| 26 | triplot() | 繪製非結構化三角形網格作爲線條圖 |
- 方法二：面向對象式繪圖
面向對象式的繪圖，纔是matplotlib繪圖最自然的方式
下圖是 matplotlib 基本的組成部分
元素描述：
| 元素 | 描述 |
|---|---|
| figure | 圖形 |
| axes | 子圖形 |
| title | 標題 |
| legend | 圖例 |
| Major tick( | 大標尺刻度 |
| Minor tick | 小標尺刻度 |
| Major tick label( | 大標尺刻度數值 |
| Minor tick label | 小標尺刻度數值 |
| Y axis label | y軸指標說明 |
| X axis label | x軸指標說明 |
| Line | 線型圖) |
| Markers | 數據標註點 |
| Grid | 格子 |
基本對象描述如下：
- Figure(圖)
指整個圖形(包括所有的元素,比如標題、線等)。 管理着所有的座標系，還有一些特殊的藝術家和canvas(畫布)。
- 整個圖形即是一個Figure對象，即一個彈出的繪圖的窗口，便是一個figure。
- Figure對象至少包含一個子圖，也就是Axes對象。
- Figure對象包含一些特殊的Artist對象，如title標題、圖例legend。
- Figure對象包含畫布canvas對象。 canvas對象一般不可見，通常無需直接操作該對象，matplotlib程序實際繪圖時需要調用該對象。
- Axes(座標系)
數據的繪圖區域
- 字面上理解，axes是數據軸axis的複數，但它並不是指數據軸，而是子圖對象。可以這樣理解，每一個子圖都有x和y軸，axes則用於代表這兩個數據軸所對應的一個子圖對象。
-常用方法set_xlim()以及set_ylim()：- 設置子圖x軸和y軸對應的數據範圍。
- set_title()：設置子圖的標題。
- set_xlabel()以及set_ylable()：
- 設置子圖x軸和y軸指標的描述說明。
- Axis(座標軸)
座標系中的一條軸，包含大小限制、刻度和刻度標籤。
- Axis是數據軸對象，主要用於控制數據軸上刻度位置和顯示數值。
- Axis有Locator和Formatter兩個子對象，分別用於控制刻度位置和顯示數值。
- artist(藝術家)
圖中所有的對象都是artis，當圖形顯示時，所有的藝術家都會被繪製到畫布上。
- 基本上所有的對象都是一個Artist對象，包括Figure對象、Axes對象和Axis對象，可以將Artist理解爲一個基本類。
- 當提交代碼，圖像最終呈現時，所有的artist對象都會繪製於canvas畫布上
值得注意的是：
- 一個figure(圖)可以包含多個axes(座標系)，但是一個axes只能屬於一個figure。
- 一個axes(座標系)可以包含多個axis(座標軸)，包含兩個即爲2d座標系，3個即爲3d座標系
繪圖之間的層級結構如下：
3、繪圖步驟
在現實生活中，如果我們要畫一幅畫，首先需要什麼工具呢？
- 首先咱們需要一個畫板
- 其次還需要一張畫布
- 指定大致輪廓（軸），軸是繪畫的基準
- 最後是畫畫工具（畫筆…）
而使用 Matplotlib 畫圖同樣如此，首先需要指定一個畫板，再指定一張畫布，然後再指定元素開始作畫。
例如：
import matplotlib.pyplot as plt
# 指定一個畫板
fig = plt.figure()
# 指定畫板後指定軸
# ax = fig.add_subplot(111)
ax1 = fig.add_subplot(221)
ax2 = fig.add_subplot(222)
ax3 = fig.add_subplot(224)
ax4 = fig.add_subplot(223)
# 設置軸的位置
# ax.set(xlim=[0.5, 4.5], ylim=[-2, 8], title='An Example Axes',
# ylabel='Y-Axis', xlabel='X-Axis')
plt.show()
運行結果如下：
3、matplotlib 重要模塊 pyplot 詳解
matplotlib.pytplot包含了一系列類似於matlab的畫圖函數。 它的函數作用於當前圖形(figure)的當前座標系(axes)。
3.1 導入模塊
import matplotlib.pyplot as plt
3.2 運用模塊
導入模塊後，調用相應函數，例如
plot(xdata,ydata,format)
函數參數：
- xdata:所有點的x座標，如果不傳默認是[0:]。
- ydata:所有點的y座標。
- format:繪製的格式，默認是’b-‘。比如’b-+’：分別代表顏色、線形和標記。
- 顏色：繪製的顏色(b指blue,藍色)。
- 線性：點之間的連線樣式(-指實線)。
- 標記：點的風格(+爲加號）。
例如：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2],[1,2],'r--+')
plt.show()
運行結果爲：
再例如一個簡單的折線圖如下：
import matplotlib.pyplot as plt
x = (1,3,5,9,13)
y = (2,5,9,12,28)
# 調用繪製方法
# 設置線條屬性
# linewidth屬性設置線條的寬度
plt.plot(x,y,linewidth = 5)
# 顯示圖片
plt.show()
運行結果：
除了設置這些屬性以外，圖形還可以設置其他屬性，這些概念我們將在下一節文章中作詳細的講解。
總結
凡事預則立，學習任何一門知識也得從最基本開始，本章節對 matplotlib 模塊做了詳細的概念描述，在接下來的的章節中將結合 NumPy 模塊進行實戰性演練，以此對初入門的夥伴們做更好的支撐。
參考
https://blog.csdn.net/hekind/article/details/79542040
https://matplotlib.org/3.1.1/contents.html
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.html?highlight=matplotlib pyplot#module-matplotlib.pyplot
文中示例代碼：python-100-days
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