基础介绍

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

在用Matplotlib画图时，都需要先创建一个图形fig和一个坐标轴ax，其最简单的做法如下：

• 在Matplotlib里面，figure（plt.Figure类的一个实例）可以被看成是一个能够容纳各种坐标轴、图形、文字和标签的容器。
• axes（plt.Axes类的一个实例）是一个带有刻度和标签的矩形，最终会包含所有可视化的图形元素。

matplotlib的三种开发环境的区别:

脚本	IPython shell	IPython Notebook
显示图形必须在最后使用plt.show()	在IPython shell中启动%Matplotlib模式之后，就不需要使用plt.show()了。 此后任何plt命令都会自动打开一个图形窗口，增加新的命令，图形就会更新，也可以使用plt.draw()强制更新。	与IPython shell类似，也需要使用%matplotlib命令。 有两种展现形式，%matplotlib notebook会有notebook中启动交互式图形；%matplotlib inline会在notebook中启动静态图形。

两种画图接口

1. MATLAB风格的工具位于pyplot(plt)接口中：

   • 这种接口是有状态的：它会持续跟踪“当前的”图形和坐标轴，所有plt命令都可以应用。
   • 你可以用plt.gcf()（获取当前图形）和plt.gca()（获取当前坐标轴）来查看具体信息。

   

2. 面向对象接口：在面向对象接口中，画图函数不再受到当前“活动”图形或坐标轴的限制，而变成了显式的Figure和Axes的方法。

   

Matplotlib陷阱：

1. 虽然绝大多数的plt函数都可以直接转换成ax方法（例如plt.plot()→ax.plot()、plt.legend()→ax.legend()等），但是并非所有的命令都可以这样用。尤其是用来设置坐标轴上下限、坐标轴标题和图形标题的函数。

   

2. 通常也可采用ax.set()方法一次性设置所有的属性是更简便的方法：

   

保存/显示图片

• 保存图片

  fig=plt.figure()
  fig.savefig('my_figure.png')

• 显示图片

  from IPython.display import Image
  Image('my_figure.png')