干貨+送書｜人人都能看懂的Matplotlib繪圖原理講解！
前言
大家好，我是早起，這篇文章沒有代碼，只做一件事：嘗試講明白Matplotlib的工作機(jī)制，先說說我剛開始是怎樣學(xué)習(xí)Matplotlib的吧(可能也是你的）??
大概在幾年前，我還是一個Excel Boy，在學(xué)習(xí)了一段時間Python后，發(fā)現(xiàn)用Matplotlib居然也能制作精美的圖形，于是百度【Matplotlib怎么制作xx圖】，之后隨便點(diǎn)開一兩個網(wǎng)站，跳過大段文字部分，直接復(fù)制代碼粘貼運(yùn)行，成功得到圖片。OK！Matplotlib我會了！
這樣學(xué)不行嗎？當(dāng)然行！我在之前文章中也說過，不管你是怎么做的，能把圖整出來就行。但是這樣的學(xué)習(xí)方式，并不是非常適合Matplotlib，至少在搞明白它的繪圖機(jī)制之前是不行的。
因為同一張圖，你可能在這篇帖子里面發(fā)現(xiàn)是用plt.xxxx實現(xiàn)，另一個帖子里用ax.xxxx實現(xiàn)，并且有時想修改一個參數(shù)，你會百度得到很多種修改方法，但是沒有一個對你有用！因為你甚至都不了解它的工作機(jī)制！
那么接下來，讓我盡可能用通俗易懂的話去解決這個問題！
plt.xxxx到底是什么？
讓我們從最熟悉、最常見的plt開始，相信你一定執(zhí)行過無數(shù)次下面的代碼
import matplotlib.pyplot as plt
然后就是直接用plt.xxx去搞各種圖表了，但是你有想過這個**plt到底是什么？**我們把它打印出來看一下??
可以看到，plt只是一個module，我們根據(jù)上圖路徑找到對應(yīng)pyplot.py文件，可以看到，常用的繪圖函數(shù)都被封裝在里面。
所以plt它就是包含了一籃子函數(shù)的API，之所以這么搞，就是為了能像Matlab一樣在命令行繪圖，官方文檔中也是如此解釋??
因此我們直接在命令行執(zhí)行plt.bar([1,2,3],[4,5,6])直接就出來一幅圖了！
但是等等！畫圖不應(yīng)該先搞一塊畫布/區(qū)域用于作圖嗎？在剛剛的代碼中我沒有告訴它在哪畫，也沒有指定坐標(biāo)軸刻度等信息，為什么直接就畫出來了？
這就涉及到子圖和面向?qū)ο?/strong>的概念了，下面，讓初學(xué)者頭疼的axes該登場了！
ax.xxxx又是什么？
為了搞明白plt.xxxx和ax.xxxx之間有什么差異，首先我們來研究下axes是什么！
在大多數(shù)使用ax.xxxx繪圖的開頭都是這樣的代碼??
fig, ax = plt.subplots()
和剛剛一樣，打印出來看下fig和ax是什么??
和上一節(jié)不一樣的是，現(xiàn)在不再是一個接口(plt)，而是通過plt接口創(chuàng)建了一個figure對象和一個axes對象！那么這兩個對象是什么呢，讓我們看一張官方的圖
一目了然！
最外層的是Figure，也就是畫布，這是Matplotlib中最高等級的對象，不管繪制什么圖都是需要一個畫布！
在畫布(Figure)里面的是Axes，大家可以理解為作圖的區(qū)域(在上圖中只有一個Axes)， 接下來就可以通過ax.xxxx在Axes中進(jìn)行創(chuàng)作，當(dāng)然包括title、Axis、label等各種小組件，以及最重要的圖形！
當(dāng)然創(chuàng)建兩個Axes也行，左邊是行，右邊是列，(2,1)表示兩行一列，兩個axes對象??
只不過這時，就是通過ax[0].xxxx，ax[1].xxxx分別去在不同的區(qū)域(Axes)進(jìn)行繪制，具體xxxx是什么不重要，無非是設(shè)置標(biāo)題、坐標(biāo)軸、數(shù)格式之類的，這些我們會在后續(xù)文章進(jìn)行更新。只需要知道，出現(xiàn)了ax.xxxx就是在指定區(qū)域繪制！
plt和ax有什么區(qū)別？
現(xiàn)在，我們來搞定最后的問題，plt和ax有什么區(qū)別？如何選擇？
先回到第一節(jié)最后的問題
「為什么plt沒有指定畫布和區(qū)域也能作圖？」
因為matplotlib默認(rèn)在最近創(chuàng)建的畫布上繪制，而當(dāng)你沒有指定區(qū)域，告訴它去畫圖，他就會自動去生成一個Axes去繪制，進(jìn)一步?jīng)]有畫布，也會自動去創(chuàng)建一個Figure，也稱為隱式繪制。
這好嗎？看上去挺方便的哈，我們來看下面這種情況，創(chuàng)建一個畫布并有三個Axes
我想在第二個axes上添加一個條形圖怎么辦？條形圖不就是plt.bar，整！
很遺憾，之前說過plt默認(rèn)在最新的axes上作圖，所以只能畫在第三個axes上，就算你將plt.xxxx放在ax2 = axes[1]之后也是不行的！
但如果使用ax.xxxx話就很方便了！我們只需要指定axes然后在想要的區(qū)域畫圖就行了！
fig, axes = plt.subplots(1,3,figsize=(16,6))
ax1 = axes[0]
ax2 = axes[1]
ax3 = axes[2]
ax2.barh([1,2,3,4,5],[1,2,3,4,5])
plt.show()
那么一定要用plt呢，只能通過一個一個創(chuàng)建子圖，然后將plt.xxxx放在指定的位置
注意觀察代碼片段中plt.xxxx和ax.xxxx的位置，plt.xxxx必須跟在ax2后面才能將條形圖畫在第二個axes中，而ax1.xxxx則沒有限制！
小結(jié)
現(xiàn)在，可以讓我們總結(jié)一下。如果使用plt.xxxx進(jìn)行繪圖，代碼量會少一點(diǎn)，簡單一點(diǎn)，這也是為什么大多數(shù)教程都在使用這種方式。
但是弊端也很明顯，制作單個圖形時，會自動幫你創(chuàng)建figure和axes。而在出現(xiàn)多個子圖時，使用plt操作起來就顯得有點(diǎn)蠢蠢的，所以這時應(yīng)該使用ax.xxxx進(jìn)行控制，但是一定要記住使用ax標(biāo)準(zhǔn)的流程：
-
創(chuàng)建一個畫布(Figure) -
創(chuàng)建一個或者多個Axes -
使用 ax.xxxx在指定Axes上繪圖
那對于這兩種方法，官方怎么說??
上面是翻譯后的官方文檔，可以看到「為了獲得更多控制，可以完全刪除pyplot級別，從而保留純面向?qū)ο蟮姆椒?/strong>」也就是盡可能的使用我們說的第二種方法去制作。
我的看法是，其實這兩種方法雖然寫法不太一樣，但是大同小異，比如plt.title()就等于ax.set_title()，所以在掌握plt.xxxx和ax.xxxx背后原理之后，在可以看懂不同風(fēng)格代碼每一句在干嘛后，在需要繪圖時，選擇一個最簡單的方法把圖做出來即可！
本文僅從概念上，對plt.xxxx和ax.xxxx兩種繪圖方式進(jìn)行講解，至于xxxx是什么，請看可視化圖鑒后續(xù)文章！
-END-
文末早起聯(lián)合華章計算機(jī)，為同樣熱愛Python，喜愛數(shù)據(jù)可視化的你精心挑選了多本Python數(shù)據(jù)分析可視化相關(guān)圖書贈送
更多精彩圖書，可以點(diǎn)擊下方小程序查看與優(yōu)惠購買
那么怎么送呢，一共贈送五本，可以任意挑選，長按掃描下方二維碼關(guān)注「可視化圖鑒」，回復(fù)送書即可參與，中獎概率超高～