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1. 缘起
我们之前说过，matplotlib 相关概念很多，使用起来较为复杂，与其花大量的时间掌握这些东西，不如在有了需求的时候，直接去 gallery 里面找相应的代码复用。不过对于一些基础概念，还是应该掌握的。
2. matplotlib 基础概念
2.1 Figures and Subplots
matplotlib 绘图的时候，是需要在一个figure对象上的axes对象上画。可以把figure当成一张画布，ax是在上面的可制图区域。那么首先需要生成这两个对象。
fig1 = plt.figure()
ax1 = fig1.add_subplot(1,1,1)
print(fig1, ax1)
hist = ax1.hist(np.random.randn(100), bins = 20, rwidth=0.9)
plt.show()
结果如下
pyplot 的每次操作都是在最后一次使用的 fig/Axes 上操作。将其赋予变量可以让我们在以后很方便的调用切换。由于添加 fig 和 axes 使用特高频，所以可以用 plt.subplots 一次完成。
fig2, ax2 = plt.subplots(2, 3)
这样会生成一个fig对象，和一个2行3列的ax数组，可以方便的用 ax2[row, col] 这样的方式调用。比如利用如下代码：
ax2[0,1] = plt.plot(np.arange(10), np.random.randn(10))
plt.show()
2.2 Colors, Markers 和 Line Styles
plt.plot 的时候可以指定颜色、线型、标记等。简化的方法是都集合在一起，比如 plt.plot('ko--')。不过我不太喜欢这种方式。<Zen of Python> 明确说道
Explicit is better than implicit.
既然如此，为什么不干脆点指定个明明白白清清楚楚呢？所以相比之下我更喜欢用下面这些代码：
ax2[0,2] = plt.plot(np.arange(10), np.random.randn(10), color='k', linestyle='dashed', marker='o')
plt.show()
根据 matplotlib 文档，默认颜色设置为：
- b: blue
- g: green
- r: red
- c: cyan
- m: magenta
- y: yellow
- k: black
- w: white
当然还有其他形式的颜色表示，比如RGB之类的，但对于普通应用，这个足够了。
对于线条设置，有
| linestyle | description |
|---|---|
| '-' or 'solid' | solid line |
| '--' or 'dashed' | dashed line |
| '-.' or 'dashdot' | dash-dotted line |
| ':' or 'dotted' | dotted line |
| 'None' | draw nothing |
| ' ' | draw nothing |
| '' | draw nothing |
对于标记 Marker，内容比较多，不在此处多列，详细可见官方文档。
matplotlib 内容太多，这个先当成上篇吧。明天继续。
感觉英年早逝的John D. Hunter (1968 – 2012) 给我们留下的这一丰富遗产。
3. 来源
- matplotlib 官方文档
- 《Python for Data Analysis》，Wes McKinney
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