### 一：基本知识
1. 第一层是底层的容器层，主要包括Canvas（画板）、Figure（画布）、Axes（绘画区）
2. 第二层是辅助显示层，主要包括Axis（坐标）、Spines（边框线）、Tick（刻度）、Grid（网格）、Legend（图例）、Title（标题）等
3. 第三层为图像层，即通过plot（折线）、hist（直方图）、contour、bar（条形图）、barbs、scatter（散点），pie(饼图)等方法绘制的图像。
##### 基本概念
##### 绘图参数《一》
##### 绘图参数《二》
### 二.案例
```
import matplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
fig=plt.figure()
fig.set_figwidth(1200)
########饼图############
axes=fig.add_subplot(2,3,1)
labels='A','B','C','D'
fracs=[15,30,45,10]
axes.set_aspect(aspect=1)#plt.axes(aspect=1)使x y轴比例相同
explode=[0,0.05,0,0]#突出某一部分区域
axes.pie(x=fracs,labels=labels,autopct='%.0f%%',explode=explode)#autopct显示百分比
########线图###########
axes=fig.add_subplot(2,3,2)
x=np.arange(1,5)
y=x*2
axes.plot(x,y)
axes.grid(True,color='g',linestyle='--',linewidth='1')
#########多条线#########
axes=fig.add_subplot(2,3,3)
x=np.arange(1,11,1)
axes.plot(x,x*2)
axes.plot(x,x*3)
axes.plot(x,x*4)
axes.legend(['Normal','Fast','Faster'])
########散点图##########
axes=fig.add_subplot(2,3,4)
x=np.random.randn(1000)
y=x+np.random.randn(1000)*0.5
axes.scatter(x,y,s=5,marker='<')# s表示面积，marker表示图形
#########条形图##########
axes=fig.add_subplot(2,3,5)
y=[20,10,40,25,15]
index=np.arange(5)
axes.bar(left=index,height=y,color='green')
#########箱形图##########
axes=fig.add_subplot(2,3,6)
data=np.random.normal(size=(1000,4),loc=0,scale=1)#标准整体分布
labels=['A','B','C','D']
axes.boxplot(data,labels=labels)
plt.show()
#########直方图##########
mu=100
sigma=20
x=mu+sigma*np.random.randn(20000)#样本数量
plt.hist(x,bins=100,color='green',normed=True)# bins显示有几个直方,normed是否对数据进行标准化
plt.show()
#########等高线##########
#定义等高线图的横纵坐标x，y
#从左边取值为从-3到3，各取5个点，一共取5*5 = 25个点
x=np.linspace(-3,3,5)
y=np.linspace(-3,3,5)
#将原始数据变成网格数据
X, Y=np.meshgrid(x, y)
#各地点对应的高度数据
#Height是个5*5的数组，记录地图上25个点的高度汇总
Height= [[0,0,1,2,2],[0,-2,-2,1,5],[4,2,6,8,1],[3,-3,-3,0,5],[1,-5,-2,0,3]]
#填充颜色
plt.contourf(X, Y, Height,10,alpha=0.6,cmap=plt.cm.hot)
#绘制等高线
C=plt.contour(X, Y, Height,10,colors='black',linewidth=0.5)
#显示各等高线的数据标签
plt.clabel(C,inline=True,fontsize=10)
plt.show()
```
figure布局
figure图2
figure图3
### 三.自定义函数图形
```
importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
x=np.linspace(-3,3,50)
y1=2*x+1
y2=x**2
# plt.figure()
# plt.plot(x,y1)
plt.figure()
l1=plt.plot(x,y2,label='up')
l2=plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--',label='down')
plt.xlim((-1,2))
plt.ylim((-3,5))
plt.ylabel('I am y')
plt.xlabel('I am x')
new_ticks=np.linspace(-1,2,5)
print(new_ticks)
plt.xticks(new_ticks)
plt.yticks([-2,-1.8,-1,1,3],[r'$re\ bad$',r'$re2\alpha$',r'$re3$','re4','re5'])
ax=plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
#ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
#ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
plt.legend()
#plt.legend(handles=[l1,],labels=['aa',],loc='best')
plt.show()
```
