Matplotlib学习笔记(第二章 2.13 Matplotlib中的图形(二))
路径(Paths)
你可以使用matplotlib.path模块在Matplotlib中添加任意路径：
Fig. 6: Path Patch
三维绘图(Three-dimensional plotting)
mplot3d工具包(参见see Getting started and mplot3d-examples-index))支持简单的3D图形，包括曲面、线框、散点图和条形图(surface, wireframe, scatter, and bar charts.)。
感谢约翰·波特、乔纳森·泰勒、雷尼耶·希雷斯和本·鲁特的mplot3d工具包。这个工具包含在所有标准Matplotlib安装中。
Fig. 7: Surface3d
溪流图(Streamplot)
streamplot()函数绘制向量场的流线。除了简单地绘制流线外，它还允许您将流线的颜色和/或线宽映射到单独的参数，例如矢量场的速度或局部强度。
此特性补充了用于绘制向量场的quiver()函数。感谢汤姆·弗兰纳汉和托尼·余添加了流图功能。
Fig. 8: Streamplot with various plotting options.
椭圆(Ellipses)
为了支持凤凰号火星任务(使用Matplotlib显示航天器地面跟踪)，迈克尔·德罗特伯姆(MichaelDroettbom)在查理·莫德(Charlie Moad)的工作基础上，提供了一个非常精确的8条近似椭圆的弧线(见弧线（Arc)），其对缩放级别不敏感。
Fig. 9: Ellipse Demo
条形图(Bar charts)
使用bar()函数来生成条形图，其中包括诸如错误的条形图的定制：
您还可以创建堆叠条形图(bar_stacked.py)或水平条形图(barh.py)。
Fig. 10: Barchart Demo
饼图(Pie charts)
pie()函数允许您创建饼图。可选功能包括自动标注面积百分比，从饼的中心绘制出一个或多个楔形，以及阴影效果。仔细看一看附加的代码，它只在几行代码中生成这个数字。
Fig. 11: Pie Features
表格(Tables）
table ( ) 函数将文本表格添加到绘图区域。
Fig. 12: Table Demo
散点图(Scatter plots)
scatter ( )函数生成带有(可选)大小和颜色参数的散点图。这个例子改变了Google的股价，标记的大小反映了交易量和颜色随时间的变化。在这里，alpha属性被用来做半透明的圆圈标记。
Fig. 13: Scatter Demo2
Gul小部件( widgetsGul)
Matplotlib有基本的Gul小部件，它们独立于您正在使用的图形用户界面，允许您编写交互GUI图形和小部件。请参阅matplotlib.widgets和widget examples。
Fig. 14: Slider and radio-button GUI.
填充曲线(Filled curves)
fill()函数允许您绘制填充曲线和多边形：
感谢AndrewStraw添加了这个函数。
Fig. 15: Fill
数据处理(Date handling)
您可以用主要的和次要的刻度来绘制time series数据，也可以为两者绘制自定义的tick formatters。
详情和用法请参见matplotlib.ticker和 matplotlib.dates。
Fig. 16: Date
对数图(Log plots)
semilogx(), semilogy() 和 loglog()函数简化了对数图的创建。
感谢Andrew Straw、Dren Dale和Gregory Lielens对日志缩放基础结构的贡献。
Fig. 17: Log Demo
极坐标图(Polar plots)
polar() 函数生成极坐标图。
Fig. 18: Polar Demo
