最近在学习数据可视化，梳理一下其中一些诸如pandas绘图、matplotlib绘图、pyplot(plt)、axes等概念。

　　很多书上一上来就直接import matplotlib.pypltot as plt，然后就教你plt.xxx()。这种方式固然没错，可问题就出在了plt只是一个interface，只是一个接口，连对象都算不上(仔细回想，你确实没有实例化过任何一个名叫plt类型的对象)这给本来就对面向对象编程并不很熟悉的我带来无穷无尽的困扰。plt这个接口的意义在于：

　　通过接口直接画图(这时候我们把这个接口看成一个黑盒，根本不要去管其中有些什么对象类型)

　　通过接口实例化别的类型的对象(如figure类型 axes类型等)

　　1.通过plt.xxx()直接绘图

　　就像各种教程和书上的常规操作一样，我们可以用plt.plot(), plt.bar()等绘制不同类型的图(部分总结如下表)

　　表一 plt中用于绘图的部分函数

　　函数名　　作用

　　plt.bar()　　条形图

　　plt.barh()　　横排条形图

　　plt.boxplot()　　箱线图(plt.box()是另一个函数)

　　plt.hist()　　频率直方图

　　plt.plot()　　折线图

　　我们可以用plt的其他一些函数来对图表的标题等进行设置(部分总结如下表)

　　表二 plt中用于设置的部分函数

　　函数名　　作用

　　plt.title()　　设置图表标题

　　plt.grid()　　设置图表网格

　　plt.xlabel();plt.ylabel　　设置x;y轴标题

　　plt.xticks();plt.yticks()　　设置x;y轴刻度

　　plt.xlim();plt.ylim()　　设置x;y轴范围

　　plt.annotate()　　设置标注

　　(具体的参数和用法详见 https://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html )

　　用plt绘图的方便之处，同样也是它最令人迷惑的地方，就是它没有一个显性的对象。

　　我们甚至可以调用pandas绘图以后，用表二中的plt函数来对pandas生成的这个图表进行设置。

　　例程如下：

　　import matplotlib.pyplot as plt

　　from pandas import Series

　　data = Series([1.47,1.62,1.78,1.94,2.38,2.60],index=['2012','2013','2014','2015','2016','2017'])

　　#注意下一行的对象是'data'，它是一个series对象，调用的是pandas绘图函数

　　data.plot(label='income', color = 'r', linestyle=':', marker = 's')#具体的pandas绘图之后会细讲

　　#但接下来我们甚至可以调用plt的函数对它进行设置

　　plt.title('Income chart')

　　plt.xlabel('Year')

　　plt.ylabel('income')

　　plt.annotate('Largest point',xy=(5,2.60),xytext=(3,2.5), arrowprops=dict(arrowstyle='->'))

　　plt.show()

　　上面这个例子就展示了pyplot(plt)的特点，不用指明对象就能进行画图和设置，当我们在同一个程序中的图比较少的时候这是方便的，但当我们同一个程序中的图很多的时候，这种没有显性对象的方式会导致我们没有办法重新调用之前的图(因为没有对象名)也会给人一种很不踏实的感觉。

　　2.实例化figure和axes对象后绘图

　　就像前文提到的，plt只是一个接口而不是对象。

　　在matplotlib中,有两个重要的对象类型：figure对象可以把它想成一张空白图纸，在上面可以绘制一个或多个axes对象(还可以有其他对象等)。axes对象是一个图像的主要部分(它包括了图线、xy轴等部分)。

　　我们可以使用plt接口生成figure对象和axes对象，然后对axes对象调用方法来实现画图和设置。

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　　实例化figure对象

　　实例化axes对象

　　对axes对象调用方法进行画图和设置

　　例程如下：

　　import matplotlib.pyplot as plt

　　from pandas import Series

　　data = Series([1.47,1.62,1.78,1.94,2.38,2.60],index=['2012','2013','2014','2015','2016','2017'])

　　#调用plt接口，实例化figure1对象

　　figure1 = plt.figure(facecolor='w')#faceclolr设置背景颜色

　　#实例化ax1对象

　　ax1 = figure1.add_subplot(111)#ax1是figure1的第1行第一列的第1张图表

　　#注意下一行的对象是'ax1'，它是一个axes对象，调用的是matplotlib.axes绘图函数

　　ax1.plot(data,label='income', color = 'r', linestyle=':', marker = 's')

　　#接下来我们调用ax1的方法对它进行设置

　　ax1.set_title('Income chart')

　　ax1.set_xlabel('Year')

　　ax1.set_ylabel('income')

　　ax1.annotate('Largest point',xy=(5,2.60),xytext=(3,2.5), arrowprops=dict(arrowstyle='->'))

　　用这种方式画出来的图，每一个对象都有它自己的名字，方便后面继续调用、修改。代码也就多了两行实例化的过程，并没有麻烦很多，个人很喜欢用这种方式画图(也给人一种很踏实的感觉)。

　　类比上面的表一和表二，给出对于axes对象的方法函数表：

　　表三 axes对象用于绘图的部分方法函数

　　函数名　　作用

　　ax.bar()　　条形图

　　ax.barh()　　横排条形图

　　ax.boxplot()　　箱线图

　　ax.hist()　　频率直方图

　　ax.plot()　　折线图

　　表四 axes对象中用于设置的部分方法函数

　　函数名　　作用

　　ax.set_title()　　设置图表标题

　　ax.set_xlabel(); ax.set_ylabel　　设置x;y轴标题

　　ax.set_xticks(); ax.set_yticks()　　设置x;y轴刻度

　　ax.set_xlim(); ax.set_ylim()　　设置x;y轴范围

　　ax.annotate()　　设置标注

　　注意表一和表三，表二和表四的异同：

　　表一表二中的plt是固定的名字，不论画什么都是plt.xxx()，而表三和表四中ax.xxx()中的ax要改成你实例的对象名。

　　注意对比表二和表四，很多作用相同的东西，跑到了axes这里要多加一个set_

　　用实例化axes的方式画图很重要，因为多子图的绘制更是需要依赖axes对象。