Matplotlib-画图从认识图开始（一）

数据可视化的一个重要功能就是把数据以图表的形式展现出来，从而让人可以更加直观地分析出数据背后的规律和意义。

Matplotlib是基于Python语言的一个重要绘图库，使用方法简单，但功能十分强大，可以很方便地绘制出各种图表。

它是一种类似MATLAB风格的绘图组件，但在安装时又不至于像MATLAB那样显得过于臃肿，目前其最新的版本是2.2.2。

可以通过以下命令进行版本升级：

pip install matplotlib --upgrade

通过网上资料的学习，你当然可以很快地上手画出你所需要的图形。但是其实在正式画图之前，有必要认识一下在Matplotlib中一幅图是由哪些元素组成的。

因为在以后的使用过程中，很多时候都是在对这些元素进行细致的调节，以满足不同情况下的绘制需求。

图片转载自Matplotlib官网

因此我们现在不急于将数据变成图表，先来把图解剖一下，看看它的基本构成，如上图所示：

Figure：就是整个图像，包含了数据可视化的所有元素，可以看成是一张用来作画的画纸。

Axes：轴域，也可以理解成子图，画纸上的某一块绘图区，一个Figure可以包含多个Axes对象。

Title：图的标题。

Axis：坐标轴，对于二维图形来说，一般指横坐标轴（X axis）和纵坐标轴（Y axis）。

Label：坐标轴的标签，说明坐标轴数据的含义。

Tick：坐标轴刻度线，分为主刻度线（Major Tick）和次刻度线（Minor Tick）。

Spines：脊线，即连接坐标轴刻度线、标明数据可视化区域的边框。

Line：数据绘成的曲线。

Legend：图例，表明不同曲线代表的含义。

Grid：网格线。

最后再以一张图进行总结。下图即为一个Figure对象，背景色设置成了绿色。该Figure包含了两个子图，Axes 1和Axes 2。

对整张图设置标题，对两个子图分别设置子标题。对子图1设置纵坐标轴标签和网格线，对子图2设置了横坐标标签。

还对子图脊线进行了设置，将子图1的所有脊线即上下左右四个边框设置为红色，对子图2的下边框和右边框线进行了隐藏。

更多数据可视化的内容将在后续推送中进行介绍。

参考链接

https://matplotlib.org/tutorials/introductory/usage.html#sphx-glr-tutorials-introductory-usage-py