作者：llama
审稿：童蒙
编辑：amethyst

如今科研绘图的软件很多，但是如果是需要在脚本中就出图的话，其实python本身自带的matplotlib就非常好用，操作也很简单，跟着小编来看看如何实现吧!

保证看完就会！

但是在学习之前，有一点非常重要，这也是我在学习的时候碰到的问题——在matplotlib中绘制出同样的图有很多种方法，而在这所有的方法中间，有两个领头大佬：plt和ax，常常会让人混淆。

所以在正式的绘图前，我们先用几分钟弄清这两者的区别以及matplotlib是如何利用这两者进行工作的，弄清楚之后你就不再是离开谷歌就没法画图的脚本搬运工啦！

plt和ax区别

首先，当我们说到plt时，应当知道这个是大多数人导入matplotlib包时的别名。
import matplotlib.pyplot as plt

在matplotlib的官网上对于用matplotlib绘制出来的图有一个生动的介绍：

matplotlib官网（https://matplotlib.org/1.5.1/faq/usage_faq.html#parts-of-a-figure）

那么其实很容易理解这张图，我们代入自己如果是一个画家，那么其实Figure就是我们画画要用的纸（也就是画布），而Axes则是我们画画的区域，这个区域可大可小，可以是一块区域，也可以是多个区域，在这其中的Axis才是横纵坐标。

知道这一点后，我们再来看单个Axes中每个元素的名字：

matplotlib_usage（https://matplotlib.org/tutorials/introductory/usage.html）

那么根据这些，我们来比较plt和ax的区别：

# 使用plt
plt.figure()
plt.plot([1,2,3],[4,5,6])
plt.show()
# 使用ax
fig,ax = plt.subplots()
ax.plot([1,2,3],[4,5,6])
plt.show()

结果如下：

请大家认真看这两张图，回答一下到底哪里不一样？

回答：其实两张图是一模一样的。不知道你们有没有回答对（手动狗头）。那么两者的区别到底是在哪里呢，其实是在你没法看到的程序实现阶段。使用plt时，我们先生成了一个画布，然后在这个画布上生成了一个隐式区域进行绘图，而在使用ax时，则是生成了画布和画图区域两个对象之后再进行的绘图操作。可以理解为，其实plt有点像薛定谔的图，没有出图之前你并不知道这个图会出现在哪里，而利用ax进行绘制时，图是握在你自己的手上的。

绘制柱状图

那么在这个教程中，我们就以绘制柱状图为例子来进行学习。在进行绘制之前，作为金牌推销员还要再推荐一个python包，搭配matplotlib简直不能更好用——那就是pandas。

#导入所需的包
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
#如果标签为中文需导入中文字体，确认SimHei字体已在库中
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
#先自己给一个数据，如果是excel表格直接导入即可
df = pd.DataFrame({'x':['January','February','March','April','May','June'],'y':[20,30,15,25,27,21]})
#绘图
fig,ax = plt.subplots()
x=[i+1 for i in range(len(df['x']))]
ax.bar(x,df['y'],width=0.4,color='skyblue', ec='black')
#添加柱子上数字
for a, b in zip(x, df['y']):
    ax.text(a,b+0.5,b,ha='center', va='bottom', fontsize=10)
#添加x轴标签
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(df['x'])
#添加图标签
ax.set_title('Sales')
ax.set_ylabel('Sales')
plt.show()

其中，添加标签等在任意图中都适用，在柱状图的绘制中，重要的是ax.bar()，使用方法为：

ax.bar(x,height,width,bottom,align,**kwargs)
#x为横坐标的值
#height为各柱子的高度
#width为柱子的宽度，默认是0.8
#bottom为柱子底部开始的位置，默认为0
#align柱子的底部是在中心还是边缘，默认为center
#**kwargs各种图都适用的参数，例如color表示柱子的颜色，edgecolor简写ec，表示柱子边框颜色等等

那么其他类型的图，则用不同的包即可，例如：散点图或折线图：ax.plot()，饼图：ax.pie()等等，其实方法都是一样啦！