上一次是于老师要求我做一次备课，讲一节课，上周于老师又自己准备了这个课程，这里放一下于老师课上补充的知识点
Matplotlib 提供了一个套面向绘图对象编程的 API 接口，能够很轻松地实现各种图像的绘制，并且它可以配合 Python GUI 工具（如 PyQt、Tkinter 等）在应用程序中嵌入图形。同时 Matplotlib 也支持以脚本的形式嵌入到 IPython shell、Jupyter 笔记本、web 应用服务器中使用。
Matplotlib图形组成
Matplotlib生成的图形主要由以下几个部分构成：
Figure：指整个图形，可以把它理解成一张画布，它包括了所有的元素，比如标题、轴线等；
Axes：绘制 2D 图像的实际区域，也称为轴域区，或者绘图区；
Axis：指坐标系中的垂直轴与水平轴，包含轴的长度大小（图中轴长为 7）、轴标签（指 x 轴，y轴）和刻度标签；
Artist：您在画布上看到的所有元素都属于 Artist 对象，比如文本对象（title、xlabel、ylabel）、Line2D 对象（用于绘制2D图像）等。Matplotlib功能扩展包
许多第三方工具包都对 Matplotlib 进行了功能扩展，其中有些安装包需要单独安装，也有一些允许与 Matplotlib 一起安装。常见的工具包如下：
Bashmap：这是一个地图绘制工具包，其中包含多个地图投影，海岸线和国界线；
Cartopy：这是一个映射库，包含面向对象的映射投影定义，以及任意点、线、面的图像转换能力；
Excel tools： 这是 Matplotlib 为了实现与 Microsoft Excel 交换数据而提供的工具；
Mplot3d：它用于 3D 绘图；
Natgrid：这是 Natgrid 库的接口，用于对间隔数据进行不规则的网格化处理。
Matplotlib.pyplot接口汇总
Matplotlib 中的 pyplot 模块是一个类似命令风格的函数集合，这使得 Matplotlib 的工作模式和 MATLAB 相似。pyplot 模块提供了可以用来绘图的各种函数，比如创建一个画布，在画布中创建一个绘图区域，或是在绘图区域添加一些线、标签等。
Matplotlib figure图形对象
通过前面的学习，我们知道matplotlib.pyplot模块能够快速地生成图像，但如果使用面向对象的编程思想，我们就可以更好地控制和自定义图像。
在 Matplotlib 中，面向对象编程的核心思想是创建图形对象（figure object）。通过图形对象来调用其它的方法和属性，这样有助于我们更好地处理多个画布。在这个过程中，pyplot 负责生成图形对象，并通过该对象来添加一个或多个 axes 对象（即绘图区域）。
Matplotlib 提供了matplotlib.figure图形类模块，它包含了创建图形对象的方法。通过调用 pyplot 模块中 figure() 函数来实例化 figure 对象。如下所示：
from matplotlib import pyplot as plt
#创建图形对象
fig = plt.figure()
下面使用 figure() 创建一个空白画布：
from matplotlib import pyplot as plt
#创建图形对象
fig = plt.figure()
我们使用 add_axes() 将 axes 轴域添加到画布中。如下所示：
ax=fig.add_axes([0,0,1,1]) # add_axes() 的参数值是一个序列，序列中的 4 个数字分别对应图形的左侧，底部，宽度，和高度，且每个数字必须介于 0 到 1 之间。设置 x 和 y 轴的标签以及标题，如下所示：
ax.set_title("sine wave")
ax.set_xlabel('angle')
ax.set_ylabel('sine')
调用 axes 对象的 plot() 方法，对 x 、 y 数组进行绘图操作：
ax.plot(x,y)Matplotlib axes类使用详解
Matplotlib 定义了一个 axes 类（轴域类），该类的对象被称为 axes 对象（即轴域对象），它指定了一个有数值范围限制的绘图区域。在一个给定的画布（figure）中可以包含多个 axes 对象，但是同一个 axes 对象只能在一个画布中使用。
2D 绘图区域（axes）包含两个轴（axis）对象；如果是 3D 绘图区域，则包含三个。
通过调用 add_axes() 方法能够将 axes 对象添加到画布中，该方法用来生成一个 axes 轴域对象，对象的位置由参数rect决定。
rect 是位置参数，接受一个由 4 个元素组成的浮点数列表，形如 [left, bottom, width, height] ，它表示添加到画布中的矩形区域的左下角坐标(x, y)，以及宽度和高度。如下所示：
ax=fig.add_axes([0.1,0.1,0.8,0.8])
注意：每个元素的值是画布宽度和高度的分数。即将画布的宽、高作为 1 个单位。比如，[ 0.1, 0.1, 0.8, 0.8]，它代表着从画布 10% 的位置开始绘制, 宽高是画布的 80%
legend()绘制图例
axes 类的 legend() 方法负责绘制画布中的图例，它需要三个参数，如下所示：
ax.legend(handles, labels, loc)
labels 是一个字符串序列，用来指定标签的名称；
loc 是指定图例位置的参数，其参数值可以用字符串或整数来表示；
handles 参数，它也是一个序列，它包含了所有线型的实例；
**axes.plot()**这是 axes 类的基本方法，它将一个数组的值与另一个数组的值绘制成线或标记，plot() 方法具有可选格式的字符串参数，用来指定线型、标记颜色、样式以及大小。
Matplotlib subplot()函数用法详解
在使用 Matplotlib 绘图时，我们大多数情况下，需要将一张画布划分为若干个子区域，之后，我们就可以在这些区域上绘制不用的图形。在本节，我们将学习如何在同一画布上绘制多个子图。
matplotlib.pyplot模块提供了一个 subplot() 函数，它可以均等地划分画布，该函数的参数格式如下：
plt.subplot(nrows, ncols, index)
nrows 与 ncols 表示要划分几行几列的子区域（nrows*nclos表示子图数量），index 的初始值为1，用来选定具体的某个子区域。
#如果新建的子图与现有的子图重叠，那么重叠部分的子图将会被自动删除，因为它们不可以共享绘图区域。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3])
#现在创建一个子图，它表示一个有2行1列的网格的顶部图。
#因为这个子图将与第一个重叠，所以之前创建的图将被删除
plt.subplot(211)
plt.plot(range(12))
#创建带有黄色背景的第二个子图
plt.subplot(212, facecolor='y')
plt.plot(range(12))
如果不想覆盖之前的图，需要使用 add_subplot() 函数，代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot([1,2,3])
ax2 = fig.add_subplot(221, facecolor='y')
ax2.plot([1,2,3])通过给画布添加 axes 对象可以实现在同一画布中插入另外的图像
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
fig=plt.figure()
axes1 = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) # main axes
axes2 = fig.add_axes([0.55, 0.55, 0.3, 0.3]) # inset axes
y = np.sin(x)
axes1.plot(x, y, 'b')
axes2.plot(x,np.cos(x),'r')
axes1.set_title('sine')
axes2.set_title("cosine")
plt.show()Matplotlib subplot2grid()函数详解
matplotlib.pyplot 模块提供了 subplot2grid() ，该函数能够在画布的特定位置创建 axes 对象（即绘图区域）。不仅如此，它还可以使用不同数量的行、列来创建跨度不同的绘图区域。与 subplot() 和 subplots() 函数不同，subplot2gird() 函数以非等分的形式对画布进行切分，并按照绘图区域的大小来展示最终绘图结果。函数语法格式如下：
plt.subplot2grid(shape, location, rowspan, colspan)shape：把该参数值规定的网格区域作为绘图区域；
location：在给定的位置绘制图形，初始位置 (0,0) 表示第1行第1列；
rowsapan/colspan：这两个参数用来设置让子区跨越几行几列。
import matplotlib.pyplot as plt
#使用 colspan指定列，使用rowspan指定行
a1 = plt.subplot2grid((3,3),(0,0),colspan = 2)
a2 = plt.subplot2grid((3,3),(0,2), rowspan = 3)
a3 = plt.subplot2grid((3,3),(1,0),rowspan = 2, colspan = 2)
import numpy as np
x = np.arange(1,10)
a2.plot(x, x*x)
a2.set_title('square')
a1.plot(x, np.exp(x))
a1.set_title('exp')
a3.plot(x, np.log(x))
a3.set_title('log')
plt.tight_layout()
plt.show()
Matplotlib 坐标格式
通过 Matplotlib axes 对象提供的 grid() 方法可以开启或者关闭画布中的网格（即是否显示网格）以及网格的主/次刻度。除此之外，grid() 函数还可以设置网格的颜色、线型以及线宽等属性。
Matplotlib grid()设置网格格式
grid() 的函数使用格式如下：
grid(color='b', ls = '-.', lw = 0.25)
#color：表示网格线的颜色；
#ls：表示网格线的样式；
#lw：表示网格线的宽度；网格在默认状态下是关闭的，通过调用上述函数，网格会被自动开启，如果您只是想开启不带任何样式的网格，可以通过 grid(True) 来实现。
Matplotlib坐标轴格式
在一个函数图像中，有时自变量 x 与因变量 y 是指数对应关系，这时需要将坐标轴刻度设置为对数刻度。Matplotlib 通过 axes 对象的xscale或yscale属性来实现对坐标轴的格式设置。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10,4))
x = np.arange(1,5)
axes[0].plot( x, np.exp(x))
axes[0].plot(x,x**2)
axes[0].set_title("Normal scale")
axes[1].plot (x, np.exp(x))
axes[1].plot(x, x**2)
#设置y轴
axes[1].set_yscale("log")
axes[1].set_title("Logarithmic scale (y)")
axes[0].set_xlabel("x axis")
axes[0].set_ylabel("y axis")
axes[0].xaxis.labelpad = 10
#设置x、y轴标签
axes[1].set_xlabel("x axis")
axes[1].set_ylabel("y axis")
plt.show()Matplotlib坐标轴范围
Matplotlib 可以根据自变量与因变量的取值范围，自动设置 x 轴与 y 轴的数值大小。当然，您也可以用自定义的方式，通过 set_xlim() 和 set_ylim() 对 x、y 轴的数值范围进行设置。当对 3D 图像进行设置的时，会增加一个 z 轴，此时使用 set_zlim() 可以对 z 轴进行设置。
Matplotlib刻度和刻度标签
刻度指的是轴上数据点的标记，Matplotlib 能够自动的在 x 、y 轴上绘制出刻度。这一功能的实现得益于 Matplotlib 内置的刻度定位器和格式化器（两个内建类）。在大多数情况下，这两个内建类完全能够满足我们的绘图需求，但是在某些情况下，刻度标签或刻度也需要满足特定的要求，比如将刻度设置为“英文数字形式”或者“大写阿拉伯数字”，此时就需要对它们重新设置。
xticks()和yticks()函数接受一个列表对象作为参数，列表中的元素表示对应数轴上要显示的刻度ax.set_xticks([2,4,6,8,10])
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
#生成画布对象
fig = plt.figure()
#添加绘图区域
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
y = np.sin(x)
ax.plot(x, y)
#设置x轴标签
ax.set_xlabel(‘angle’)
ax.set_title('sine')
ax.set_xticks([0,2,4,6])
#设置x轴刻度标签
ax.set_xticklabels(['zero','two','four','six'])
#设置y轴刻度
ax.set_yticks([-1,0,1])
plt.show()Matplotlib中文乱码解决方案（两种方式）
#Matplotlib 默认不支持中文字体，这因为 Matplotlib 只支持 ASCII 字符，但中文标注更加符合中国人的阅读习惯。因此，本节重点讲解如何在 Windows 环境下让 Matplotlib 显示中文。
#Matplotlib中文乱码
#当不对 Matplotlib 进行设置，而直接使用中文时，绘制的图像会出现中文乱码。下面是一个含有中文乱码的折线图：
重写配置文件
通过临时重写配置文件的方法，可以解决 Matplotlib 显示中文乱码的问题，代码如下所示：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams[“font.sans-serif”]=[“SimHei”] #设置字体
plt.rcParams[“axes.unicode_minus”]=False #该语句解决图像中的“-”负号的乱码问题
Matplotlib双轴图
在一些应用场景中，有时需要绘制两个 x 轴或两个 y 轴，这样可以更直观地显现图像，从而获取更有效的数据。Matplotlib提供的 twinx() 和 twiny() 函数，除了可以实现绘制双轴的功能外，还可以使用不同的单位来绘制曲线，比如一个轴绘制对函数，另外一个轴绘制指数函数。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#创建图形对象
fig = plt.figure()
#添加子图区域
a1 = fig.add_axes([0,0,1,1])
#准备数据
x = np.arange(1,11)
#绘制指数函数
a1.plot(x,np.exp(x))
a1.set_ylabel('exp')
#添加双轴
a2 = a1.twinx()
#‘ro’表示红色圆点
a2.plot(x, np.log(x),'ro-')
#绘制对数函数
a2.set_ylabel('log')
#绘制图例
fig.legend(labels = ('exp','log'),loc='upper left')
plt.show()
蜘蛛图
蜘蛛图是一种显示一对多关系的方法。
在蜘蛛图中，一个变量相对于另一个变量的显著性是清晰可见的。这里需要使用 Matplotlib 来进行画图，首先设置两个数组：labels 和 stats。他们分别保存了这些属性的名称和属性值。因为蜘蛛图是一个圆形，你需要计算每个坐标的角度，然后对这些数值进行设置。当画完最后一个点后，需要与第一个点进行连线。因为需要计算角度，所以我们要准备 angles 数组；又因为需要设定统计结果的数值，所以我们要设定 stats 数组。并且需要在原有 angles 和 stats 数组上增加一位，也就是添加数组的第一个元素。
