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这篇文章主要介绍了Matplotlib如何面向对象绘图，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
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〇，Matplotlib简介
Matplotlib是Python数据分析中用于数据可视化的最著名的一个库，其绘图方式和matlab中的绘图方式非常相似。
通常使用Matplotlib绘图有两种不同的方式：面向对象绘图和函数式绘图。此外也可以dataframe的plot函数快速绘图。它们的特点如下。
1，面向对象绘图方案（ax.plot）结构清晰，功能齐全，容易理解。【推荐】
2，函数式绘图方案 ( plt.plot）代码较简短，但容易迷失操作对象，造成混乱。
3，dataframe快速绘图方案（df.plot）能够将数据分析和可视化过程很好地衔接起来。【强烈推荐】
一，Matplotlib中图像的结构
matplotlib图像中最重要的三个对象分别是 figure (画布)，ax (坐标系)，axis (坐标轴)。一个figure中可以有多个 ax（多个子图），figure可以设置图像的尺寸，背景色，像素等。一个ax中一般有多个 axis，如xaxis，yaxis。ax可以设置子图的大小，标题，数据的呈现形式，线型，颜色等。axis又有label，tick等对象，可以设置坐标轴刻度，坐标轴标签，坐标轴标题等。
二，Matplotlib面向对象绘图一般步骤
面向对象绘图一般自上而下：
0，绘图前设置绘图风格等全局参数，例如style，font等。
1，开始绘图时，首先是figure对象布局，包括大小size，像素dpi等。
2， 接着是axes对象规划，包括图形(如点线柱饼)，axes区域(如背景颜色，栅格，图例)等。
3，然后是axis对象设置，包括坐标轴，刻度线，标签等。
4，最后是添加文字信息，包括标题，数据标注，其他文字说明等。
三，面向对象绘图示范
0，绘图前设置绘图风格等全局参数，例如style，font等。
1，开始绘图时，首先是figure对象布局，包括大小figsize,像素dpi等。
2，接着是axes对象规划，包括图形(如点线柱饼),axes区域(如背景颜色,栅格,图例)等。
3，然后是axis对象设置，包括坐标轴，刻度线，标签等。
4，最后是添加文字信息，包括标题，数据标注，其他文字说明等。
（注：以上代码应当在同一个 Jupyter notebook的 cell中执行。）
效果图如下：
感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“Matplotlib如何面向对象绘图”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!
