概要

matplotlib算是歷史悠久的python可視化庫(kù)了，2003年就發(fā)布了 v0.10 版本，現(xiàn)在已經(jīng)到了 v3.x 版本了。
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代碼和功能雖然有翻天覆地改變，但由于其歷史悠久，功能強(qiáng)大，用戶基數(shù)龐大，所以，我們?cè)谑褂?matplotlib 庫(kù)的時(shí)候，幾乎可以搜索到我們需要的各種示例。
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我之前的做的一些數(shù)據(jù)分析結(jié)果的展示項(xiàng)目，沒有去研究 matplotlib 的文檔，只是看看接口和示例，也能寫出各種分析結(jié)果的展示。
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但是，系統(tǒng)地去了解下 matplotlib 庫(kù)還是有必要的，一方面了解之后可以寫出更高效的代碼，另一方面，對(duì)各種示例能做到知其然也知其所以然，更高效的對(duì)示例做一些微調(diào)。
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基礎(chǔ)元素

下面都是 matplotlib 庫(kù)中一些基本元素的術(shù)語(yǔ)，直接用的英文，沒有翻譯，這樣方便和庫(kù)的API對(duì)應(yīng)上（庫(kù)中的API函數(shù)也是使用這些英文名稱）。

matplotlib 中重要的基礎(chǔ)元素主要有5種：

1. Figure：最重要的元素，所有的其他元素都是繪制在其上
2. Axes：第二重要的元素，也就是 subplot（子圖），數(shù)據(jù)都是顯示在這個(gè)區(qū)域
3. Axis：坐標(biāo)軸，本質(zhì)是一種帶裝飾的 spines，一般分為 xaxis 和 yaxis
4. Spines：數(shù)據(jù)顯示區(qū)域的邊界，可以顯示或不顯示
5. Artist：任何顯示在 Figure 上的元素

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這5個(gè)元素的概念不是互相獨(dú)立的，比如 Axis 可以看做是一種 Spines，而Figure，Axes和Axis都可以看成是 Artist。
Artist 是很通用的概念，幾乎任何需要繪制的元素都可以當(dāng)成是 Artist，但是一個(gè) Artist 只能存在于一個(gè) Axes 之上。
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圖元（graphic primitives）

圖元可以看作是可編輯的 Artist，包括：

1. Patches，比如 markers，bars，也可以是一系列的 circles，rectangles，polygons等等
2. Lines，比如 ticks，hatches等等
3. Texts，支持任意的字體，也支持 latex 格式的數(shù)學(xué)格式

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通過下圖可以看到 Figure 上顯示的各類圖元：

繪制圖形的引擎（Backends）

matplotlib 的圖形繪制引擎也是可以設(shè)置的，根據(jù)顯示的要求選擇柵格圖或者矢量圖。

這些 renderers 可以圖形接口（UI）對(duì)接

外形尺寸和清晰度（dimmensions ＆ resolution）

matplotlib 的尺寸的單位是（inch），可以在初始化指定，也可以在隨后的代碼中指定。
比如：

plt.figure(figsize=(6, 6))  # 生成的圖像是 6英寸 * 6英寸的

這里的單位是英寸，不是像素。如何要生成指定像素的圖像，還需要指定清晰度，也就是dpi（dots per inch)。
比如：

plt.figure(figsize=(6, 6), dpi=100)  # 生成 600*600 像素的圖像
plt.figure(figsize=(5.12, 5.12), dpi=100)  # 生成 512*512 像素的圖像

也就是說，像素由圖形大小乘以其清晰度來決定的，figsize控制圖像的大小，dpi控制圖像的清晰度。

總結(jié)

對(duì) matplotlib 中的基礎(chǔ)元素和概念的了解有助于理解它的文檔中各類API的劃分依據(jù)，繪制復(fù)雜圖像的時(shí)候，能夠更合理的規(guī)劃顯示區(qū)域和繪制順序。