原文章一：https://zhuanlan.zhihu.com/p/93423829，原文章二：https://jishuin.proginn.com/p/763bfbd23e20 感谢作者的讲解
plt.***和ax.***的区别
- 在matplotlib中，有两种画图方式：
- plt.figure()： plt.***系列。通过plt.xxx来画图。这是通过matplotlib提供的一个api，这个plt提供了很多基本的function可以让你很快的画出图来，但是如果你想要更细致的精调，就要使用另外一种方法。第一种方式的代码来看，先生成了一个
Figure画布，然后在这个画布上隐式生成一个画图区域进行画图。
plt.figure(1) plt.subplot(211) plt.plot(A,B) plt.show()
- fig, ax = plt.subplots(): 正统的稍微复杂一点。指定figure和axes，然后对axes单独操作。
第二种方式同时生成了
Figure和axes两个对象，然后用ax对象在其区域内进行绘图如果从面向对象编程（对理解
Matplotlib绘图很重要）的角度来看，显然第二种方式更加易于解释，生成的fig和ax分别对画布Figure和绘图区域Axes进行控制，第一种方式反而显得不是很直观，如果涉及到子图零部件的设置，用第一种绘图方式会很难受。在实际绘图时，也更推荐使用第二种方式。
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(A,B)
名词解释 in matplotlib
- Figure
fig = plt.figure(): 可以解释为画布。 - 画图的第一件事，就是创建一个画布figure，然后在这个画布上加各种元素。
- Axes
ax = fig.add_subplot(1,1,1): 不想定义，没法定义，就叫他axes！ - 首先，这个不是你画图的xy坐标抽！
- 可以把axes理解为你要放到画布上的各个物体。比如你要画一个太阳，一个房子，一个车在画布上，那么太阳是一个axes，房子是一个axes，etc。
- 如果你的figure只有一张图，那么你只有一个axes。如果你的figure有subplot，那么每一个subplot就是一个axes
- axes是matlibplot的宇宙中心！axes下可以修改编辑的变量非常多，基本上能包含你的所有需求。
- Axis
ax.xaxis/ax.yaxis: 对，这才是你的xy坐标轴。 - 每个坐标轴实际上也是由竖线和数字组成的，每一个竖线其实也是一个axis的subplot，因此
ax.xaxis也存在axes这个对象。对这个axes进行编辑就会修改xaxis图像上的表现。
图像的各个部位名称
User Guide 借个图。
一步一步来，用传统方法画个图
捏个数据
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np A = np.arange(1,5) B = A**2 C = A**3 print(A,B,C)
铺个画布
这个function创建了一个大小为（14，7）的画布，把这个画布赋值给变量fig，同时在这个画布上创建了一个axes，把这个axes赋值给ax。这样，所有未来fig.xxx都是对这个画布的操作，所有ax.xxx都是对这个axes的操作。
如果你有两个图，那么ax是一个有两个元素ax[0],ax[1] 的list。ax[0]就对应第一个subplot的ax。
fig, ax = plt.subplots(figsize=(14,7)) # fig, ax = plt.subplots(2,1,figsize(14,7)) # ax[0].*** # ax[1].***
画数据
在这个axes上画数据，因此就用ax.plot()来画。画完第一个再call一次，再画第二个。
下面开始细节的处理
数据画好了就可以各种细调坐标轴啊，tick啊之类的。
首先把标题和xy坐标轴的标题搞定。Again, 不用plt。直接在axes上进行设定。
ax.set_title('Title',fontsize=18) ax.set_xlabel('xlabel', fontsize=18,fontfamily = 'sans-serif',fontstyle='italic') ax.set_ylabel('ylabel', fontsize='x-large',fontstyle='oblique') ax.legend()
然后是xy坐标轴的一些属性设定, 也是在axes level上完成的
ax.set_aspect('equal') ax.minorticks_on() ax.set_xlim(0,16) ax.grid(which='minor', axis='both')
最后是坐标轴tick和细节，这个在axes.xaxis or axes.yaxis上完成。
ax.xaxis.set_tick_params(rotation=45,labelsize=18,colors='w') start, end = ax.get_xlim() ax.xaxis.set_ticks(np.arange(start, end,1)) ax.yaxis.tick_right()
subplot的绘制加深
下面通过介绍subplots加深对第二种绘图方式的理解
假如现在我要在一张纸上左边画一个折线图，右边画一个，该如何画呢？
首先要有一个画布Figure，其次，需要有两个区域Axes（等价于两个子图subplot）来画图
# 生成画布和axes对象 # nrows=1和ncols=2分别代表1行和2列 fig,ax = plt.subplots(nrows=1,ncols=2)
因为这里有两个画图区域，所以ax对应的是一个列表，存储了两个Axes对象。
然后分别控制左边和右边的绘图区域进行绘图
fig,ax = plt.subplots(nrows=1,ncols=2) ax[0].plot([1,2,3],[4,5,6])#折线图 ax[1].scatter([1,2,3],[4,5,6])#散点图
