Matplotlib 绘图与可视化 一些控件的介绍和属性，反正就是乱七八糟的

这个链接里有下面这个图（图里还有超链接）：https://matplotlib.org/3.1.1/api/artist_api.html#matplotlib.artist.Artist

各种图例：（可以在不知道想要功能的基类时在这里面找）：https://matplotlib.org/gallery/index.html

未分类：

get_xticklabels（）返回一个text object的list，可以参考text object的属性来设置想要的功能

　　text:https://matplotlib.org/3.1.1/api/text_api.html#matplotlib.text.Text

设置label的offset的：class matplotlib.text.Text   的 horizontalalignment 属性：

　　参考链接：https://matplotlib.org/3.1.1/api/text_api.html#matplotlib.text.Text

legend:图例

　　参考链接：https://matplotlib.org/users/legend_guide.html(未看完)

　　基础链接：https://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.figlegend（未看完)

　　里面有怎么为plot添加图例的，包括位置、颜色、形状和label说明

 

知道base class的

figure：

　　可以理解为画板（还有一个大写的Figure）

　　参考链接：https://matplotlib.org/3.1.1/api/figure_api.html?highlight=figure#module-matplotlib.figure

　　是个module，提供了top-level的Artist，The Figure 包括了所有的绘制元素

　　还有定义的一些子类

 

Artist class

　　abstract base class for objects that render into a FigureCanvas(渲染为FigureCanvas的对象的抽象基类？#canvas：画布）

　　一般情况下，figure中的所有可见元素都是Artist的子类

　　参考链接：https://matplotlib.org/3.1.1/api/artist_api.html#matplotlib.artist.Artist

Figure：（也是一个类）

　　The top level container for all the plot elements

　　参考链接：https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.figure.Figure.html#matplotlib.figure.Figure

　　有回调函数和事件

　　链接里有这个类的属性和参数，还有一些方法，添加Artist到figure，添加axes到figure(这种添加方式，如果如果图中已经有一个带键的轴，那么它只会使轴成为当前轴并返回它）还有别的，太长了，没看下去

 

plot：画布，

　　是画板的一小部分

 

Axes

　　是一个类，包括figure上的大部分figure元素：（Axis、Tick、line2D、Text、polygon...etc,)并且色泽这个坐标系，含有事件和回调函数，会在figure中建立一个axes

　　参考链接：https://matplotlib.org/3.1.1/api/axes_api.html?highlight=axes#module-matplotlib.axes

　　参考链接中还有subplots、plotting

Axis

　　就是坐标轴了：

　　参考链接：https://matplotlib.org/3.1.1/api/axis_api.html?highlight=label%20offset#id17（有很多内置类和方法）

　　secondary Axis：次要坐标轴，就是上面的和右边的轴

　　参考链接：https://matplotlib.org/3.1.1/gallery/subplots_axes_and_figures/secondary_axis.html#sphx-glr-gallery-subplots-axes-and-figures-secondary-axis-py

　　介绍了添加次要坐标轴的方法，举了一个例子说明

 

label

　　label是坐标轴上的标签，就是tick的文字内容，一条坐标轴上可以有多个labels

　　参考链接：https://matplotlib.org/3.1.1/gallery/lines_bars_and_markers/barchart.html#sphx-glr-gallery-lines-bars-and-markers-barchart-py

　　旋转label文字方向的：https://matplotlib.org/3.1.1/gallery/ticks_and_spines/ticklabels_rotation.html#sphx-glr-gallery-ticks-and-spines-ticklabels-rotation-py

Tick

　　是坐标轴上的标记　　

　　参考链接：https://matplotlib.org/3.1.1/api/ticker_api.html#module-matplotlib.ticker

　　关于tick的定位和格式，太长了没看完

　　matplotlib.pyplot.xticks：获取或者设置当前x轴上的tick的位置和label

　　参考链接：https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.xticks.html#matplotlib.pyplot.xticks

　　返回一个包含label位置的数组，一个文字对象列表

　　plyplot调用（.xticks())（有参和无参）等等同与当前axes调用方法(.get_xticks()和get_xticklabels())

　　还可以Set text labels and properties:

　　参考链接中还包含ticks可以完成的工作，用图直观的罗列了出来

　　Custom Ticker1

　　参考链接：https://matplotlib.org/3.1.1/gallery/ticks_and_spines/custom_ticker1.html#sphx-glr-gallery-ticks-and-spines-custom-ticker1-py

　　The new ticker code was designed to explicitly support user customized ticking.

　　举了一个例子，通过一个自定义的函数，来自定义ticking

 

matplotlib.projections

　　The projection type of the subplot (Axes)

　　管理一组可供系统调用的projections（projection：投影）base：object

　　参考链接：https://translate.google.cn/?hl=zh-CN&tab=TT#view=home&op=translate&sl=en&tl=zh-CN&text=projections

matplotlib.pyplot

　　参考链接：https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.html?highlight=pyplot#module-matplotlib.pyplot

　　为matplotlib提供的基类接口，提供像MATLAB那样的方式来画图。主要用来交互式作图或者程序化作图的简单情况。推荐使用它解决更复杂的plots

matplotlib.pyplot.subplot

　　在当前figure中add a subplot,返回一个axes

　　参考链接：https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.subplot.html

　　和Figure.add_subplot()的不同

　　前者创建一个subplot会删除 除了交叠边界 以外与其重叠的 任何已经存在的subplot，而Figure.add_subplot()不会

　　后面以图片的信息展示了许多使用此种方法可以完成的图像

 matplotlib.pyplot.subplots_adjust

　　参考链接：https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.subplots_adjust.html#matplotlib.pyplot.subplots_adjust

　　调整这个subplots的布局

　　介绍了默认参数的意思（并且建议使用默认参数）

left = 0.125  #figure 上的subplots的左边宽度
right = 0.9   # the right side of the subplots of the figure
bottom = 0.1  # the bottom of the subplots of the figure
top = 0.9     # the top of the subplots of the figure
wspace = 0.2  # 在subplots中间保留的高度的量，使用一个axis 高度的分数来表示
hspace = 0.2  # the amount of height reserved for space between subplots,
              # expressed as a fraction of the average axis height

　　实际默认值由rc file 控制

matplotlib.pyplot.matshow

　　参考链接：https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.matshow.html#matplotlib.pyplot.matshow

　　在一个新的figure窗口中通过矩阵显示一个排列（类似像素点的图像，而不是你想的那样，链接中又sample）。原点设置在左上角，并且行（array中的第一个维度）垂直排列。figure窗口的纵横比就是这个array的，除非这样产生过分短或者狭窄的figure。

 

matplotlib.pyplot.figure

　　参考链接：https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.figure.html#matplotlib.pyplot.figure

　　creat a new figure

　　需要注意的是，如果你需要创建多个figures，确保你明确调用了pyplot.close()对你不使用的figure，因为这样能确保pyplot正确的从memory中清理

　　rcparm定义默认值，这些值能在 matplotlibrc文件中更改

 

matplotlib.pyplot.show

　　参考链接：https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.show.html#matplotlib.pyplot.show

　　提供了一些画图的例子，但是觉得可以直接看gallery中的

　　显示figure，需要注意的是在非交互模式中，会显示所有的figure并且block（阻塞？不知道是阻塞或者figure的同位语）直到所有的figure 被关闭。

　　而在交互模式中没有影响，除非你在又非交互模式切换到交互模式之前创建，在这种情况下，他会导致所有的figure显示并且不阻塞。

　　此外，他还提供了一个实验性的关键字参数：block 来覆盖上面描述的阻塞行为。

maximize a plt.show()

参考链接：https://stackoverflow.com/questions/12439588/how-to-maximize-a-plt-show-window-using-python

mng=plt.get_current_fig_manager()
mng.window.state('zoomed')