一张图带你入门 matplotlib（一）

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Python在数据分析领域有一个很完备的生态系统，在数据处理方面有 Pandas，在数据可视化方面有 matplotlib，在数据爬取方面有 Scrapy（或者不用框架），在数据挖掘方面有 Scikit-learn等等。

最近这几篇文章，就先来讲讲，比较酷炫的数据可视化，相信你学完之后一定会有满满的成就感。

matplotlib 是 Python 的一个绘图库。它包含了大量的工具，你可以使用这些工具创建各种图形，包括简单的散点图，正弦曲线，甚至是三维图形。Python 科学计算社区经常使用它完成数据可视化的工作。它几乎可以画出你所能想到各种有逼格，文艺的，高雅的图形。

学习 matplotlib 最好的途径是 官网（http://matplotlib.org/），以下内容都是本人从官网上一点一点消化总结出来的，都是精华提炼。希望你看完也能有所收获。

1. 使用工具

在上一篇文章中，小明首先讲了一个工具，以后文章里的所有操作都将在这里面实现，还没有阅读的小伙伴，记得先去学习下：

为什么会推荐使用这个工具呢？除了上一篇文章中提到的之外，还有一个原因。

你在一些早期的文章中，可能会看到如下，两种语句，

将这两个命令放在你绘图代码前面，它可以在绘图时，将图片内嵌在交互窗口，而不是弹出一个图片窗口（体验感超差有木有）。在这两种模式下，是只要有plt出现，图片会立马show出来（所以可以不用显式的plt.show()）。这大概也就是很多人也在使用这个工具的缘故吧（我猜的）

但是，这也有一个缺陷：除非将代码一次执行，否则，无法叠加绘图。这个在我看来并不算是缺点。

正是由于现在的你可能不知道它们有啥用。不过不要紧，现在你可以完全忽视上面这两个语句，因为现在使用 Jupyter NoteBook 已经不再需要指定这两种语句了。

2. 两种方式

在网上有些教程文章，画图使用的是 pylab，而有些使用的是 pyplot。这是常见的两种

那么pyplot和pylab有什么区别呢？

matplotlib，大家都很清楚，是整个包的名字。而 pyplot 和 pyplab 都是 matplotlib 中的一个模块; pyplot是一个提供了面向对象的底层状态机接口的绘图库

而 pylab 在官网上，有这样一段话：

pylab is a convenience module that bulk imports matplotlib.pyplot (for plotting) and numpy (for mathematics and working with arrays) in a single name space. Although many examples use pylab, it is no longer recommended.

它的内部其实已经导入了 pyplot 和 numpy 。其实我暂时并不知道它有什么弊端，但是最后一句，给我们提了一个醒，它上面说 pylab 已经不再推荐使用了。所以你如果是一个初学者，在网上看到 pylab 的教程文章，那么你可以跳过不学。所以下面的教程，我都将使用 pyplot。

3. 图表的基本元素

前两天的官网上闲逛的时候，发现了一张图，可以说把一个图表该有的元素都很好的展示出来了。从这张图入手，一点一点地实现这里面的每个元素，我们也算是入门了matplotlib了。这里面的大部分元素，我相信会点英文的你都能很轻松的理解。

唯独有这两个概念，我要在这里强调一下，就是 aixs 和 axes 的区别：

：可以认为是两个轴，他可以设置轴的大小限制，set_xlim() ，set_ylim() ，还有设置刻度 ticks（由Locator对象定义），还有ticklabel（由Formatter对象定义）等

：可以认为是axis的复数，是多个axis组成的。在二维图里，就是两个axis组成，在三D图里，就是三个axis组成。所以你可以粗浅的理解为一个图表就是一个axes，他们可以设置 标题：set_title()，标签：set_xlabel()，set_ylabel()等

4. 画个简单的图

学习完了如上的一些基本元素，我们来学习如何一点一点实现它？

以下的代码都在 NoteBook单元格里运行，后面不再赘述。

以上的注释，可以说是很直白啦。一张图表该有的东西都有了，不花哨，但实用。

看看用我们的代码输出的图表是啥样的？

你的第一张图表

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本文的数据可视化第一课，到这里就结束了。觉得有用的，还请点赞转发支持一下。