专题第19篇：Python绘图神器之matplotlib
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今天，继续施工专题第19篇：Python绘图神器：matplotlib(上)
使用版本
本文使用的 matplotlib 版本: 3.1.3
使用的 NumPy 版本: 1.18.1
顺便说一句，matplotlib 的近亲是 NumPy，对其的亲缘性最好，无缝支持。官档中说对Pandas数据结构某些情况支持可能有问题，这点需要注意，可能出现非预期的结果。
1 两套不同的绘图API使用场景是怎样的？
Matplotlib 构建的绘图体系是严谨的，它提供基本的两套绘图API：
基于 matplotlib.pyplot 模块，优点：写法简洁，适用交互性强，如Jupyter Notebook，一边写一边出图的场景；缺点：不适宜在大项目中，构建复杂的GUI图形场景。
基于面向对象(OO)的API绘图，需要自己手动创建诸如，figure 对象，axes 对象，调用它们开放出的API，优点定制能力更强，适应于大型项目，很多行脚本时；缺点：没有pyplot那般简洁。
2 分别如何使用这两套API?
网上matplotlib的绘图例子非常多，这篇文章我不想去罗列一个一个绘图例子，而是想结合绘图方法和例子，教会大家学会使用matplotlib的两种绘图体系，包括常用的API，以及如何调整属性，直至把一幅图做完美。
那么，先使用两套绘图方法，绘制一个简单图，重点体会它们书写的不同。
使用第一种方法绘图，即pyplot模块，在极坐标系下绘制一条螺旋线，完全使用pyplot模块内的方法：
# 创建figure
fig = plt.figure(dpi=120)
# 准备好极坐标系的数据
# 半径为[0,1]
r = np.arange(0, 1, 0.001)
theta = 2 * 2*np.pi * r
# 极坐标下绘制
line, = plt.polar(theta, r, color='#ee8d18', lw=3)
plt.show()
使用面向对象的方法，调用axes对象同样绘制出上图：
fig = plt.figure(dpi=120)
# 添加一个坐标系到figure中，返回这个坐标系
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
r = np.arange(0, 1, 0.001)
theta = 2 * 2*np.pi * r
# 调用坐标系ax对象内的plot绘图
# 而不是pyplot内的plot
line, = ax.plot(theta, r, color='#ee8d18', lw=3)
plt.show()
3 如何解剖图中各个元素？
matplotlib 绘图元素与我们上一个专题的绘图入门介绍的元素基本对应，基本的元素包括：Figure(整个图形)，Axes(坐标系)，
主tick(major tick)，次tick(minor tick)，主tick的标签(major tick)，次tick的标签(minor tick label)，y轴标签(y axis label)，线(line)，标题(title)，网格(Grid)，图例(Legend)，标注点(Markers)，
Spines 是连接轴刻度标记的线，而且标明了数据区域的边界。
4 Figure 和 Axes 的关系是什么？
Figure 是所有绘图元素的最顶层容器， 而 Axes 是 Figure 上的其中一个坐标系，言外之意，一个 Figure 能包括多个 Axes!
如下创建 Figure 时，会默认创建一个 Axes
# figure() 创建一个Figure对象
fig = plt.figure()
print(type(fig))
# 并且默认创建一个坐标系Axes
print(plt.gca)
plt.plot()
plt.show()
当然我们也可以一个 Figure 对象中包括多个 Axes 对象，如下包括4个：
fig = plt.figure()
for i in range(1,5):
ax = fig.add_subplot(220+i)
ax.plot()
plt.title('Axes'+str(i))
# 解决元素重叠问题
fig.tight_layout()
plt.show()
5 多图时元素重叠如何解决？
正如上图所示，matplotlib 有2个方法能自动解决重叠问题，一个就是上面用到的tight_layout方法，再有一个subplots_adjust：
fig.subplots_adjust(0,0,1,1,hspace=0.5,wspace=0.5)
那么问题来了，如果实现更加鸡血的布局，该如何做？借助 GridSpec，使用方法如下所示：
fig = plt.figure()
fig.suptitle("gs[y, x]", x=0.5, y=1.2, fontsize=20)
# 创建4*4的对象
gs = fig.add_gridspec(4, 4)
# 创建第一行
ax1 = fig.add_subplot(gs[0,0:4])
ax1.set_title('[0,0:4]')
# 创建中间四行
ax2 = fig.add_subplot(gs[1,1:3])
ax2.set_title('[1,1:3]')
ax3 = fig.add_subplot(gs[2:4,1])
ax3.set_title('[2:4,1]')
ax4 = fig.add_subplot(gs[2,2])
ax4.set_title('[2,2]')
plt.tight_layout()
6 图中的汉字总是乱码怎么解决？
借助全局参数配置字典rcParams，只需要在代码开头，添加如下两行代码：
#解决中文显示问题
# 指定默认字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']
# 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
7 matplotlib中如何绘制动画？
详细参考前几天的推送，专题第18篇：Python 绘图入门，使用animation模块，FuncAnimation方法，定义好回调函数，入参为整数，代表帧数。
如下为绘制饼图的动画，展示逻辑如下：
fig,ax = plt.subplots()
explode=[0.01,0.01,0.01,0.01]
def getmepie(i):
def absolute_value(val):
a = np.round(val/100.*df1.head(i).max().sum(), 0)
return int(a)
ax.clear()
plot = df1.head(i).max().plot.pie(y=df1.columns,autopct=absolute_value, label='',explode = explode, shadow = True)
plot.set_title('Total Number of Deaths\n' + str(df1.index[min( i, len(df1.index)-1 )].strftime('%Y-%m-%d')), fontsize=12)
animator = ani.FuncAnimation(fig, getmepie, interval = 200) plt.show() 绘制动画只有这一行，调用FuncAnimation，它的第二个参数为上面定义的函数getmepie:
animator = ani.FuncAnimation(fig, getmepie, interval = 200) plt.show() 绘制后的饼图部分 gif 动画，录制效果如下：
今天就先介绍这些，下一篇介绍使用matplotlib的具体案例。如果觉得这些文章有帮助，欢迎点个赞支持一下。