matplotlib
matplotlib中包含了大量的工具，你可以使用这些工具创建各种图形，包括简单的散点图、正弦曲线，甚至是三维图形。Python科学计算社区经常使用它完成数据可视化工作。在matplotlib面向对象的绘图库中，pyplot是一个方便的接口，其约定俗成的调用形式如下：
import matplotlib.pyplot as plt
图形对象与元素
matplotlib图表的组成元素包括：图形（figure）、坐标图形（axes)、图名（title)、 图例（legend）、主要刻度（major tick）、次要刻度（minor tick)、主要刻度标签（major tick label)、次要刻度标签（minor tick label）、Y轴名（Y axis label)、X轴名（Xaxis label）、边框图（line)、数据标记（markers）、网格（grid)线等。具体如下图所示。
matplotlib主要包含两类元素。
- 基础（primitives）类：线（line）、点（marker）、文字（text）、图例（legend）、网格（grid）、标题（title）、图片（image）等；
- 容器（containers）类：图形（figure）、坐标图形（axes）、坐标轴（axis）和刻度（tick）。
基础类元素就是我们要绘制的标准对象，容器类元素则可以包含许多基础类元素并将它们组织成一个整体，它们也有层级结构：图形（figure）→坐标图形（axes）→坐标轴（axis）→刻度（tick），其具体的区别如下：
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figure对象：整个图形即是一个figure对象。figure对象至少包含一个子图，也就是axes对象。figure对象包含一些特殊的artist对象，如图名（title）、图例（legend）。figure对象包含画布（canvas）对象。canvas对象一般不可见，通常无须直接操作该对象，matplotlib 程序在实际绘图时需要调用该对象。
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axes对象：字面上理解，axes是axis（坐标轴）的复数，但它并不是指坐标轴，而是子图对象。可以这样理解，每一个子图都有X轴和Y轴，axes则用于代表这两个坐标轴所对应的一个子图对象。常用方法：set_xlim() 及set_ylim() ——设置子图X轴和Y轴对应的数据范围；set_title() ——设置子图的图名；set_xlabel()以及set_ylable() ——设置子图X轴和Y轴名。在绘制多个子图时，需要使用axes对象。
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axis对象：axis是数据轴对象，主要用于控制数据轴上的刻度位置和显示数值。axis有locator和formatter两个子对象，分别用于控制刻度位置和显示数值。
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tick对象：常见的二维直角坐标系（axes）都有两条坐标轴（axis），横轴（X axis）和纵轴（Y axis）。每个坐标轴都包含两个元素：刻度（容器类元素），该对象里还包含刻度本身和刻度标签；标签（基础类元素），该对象包含的是坐标轴标签。
要画出一幅有内容的图，还需要在容器里添加基础元素，比如线（line）、点（marker）、文字（text）、图例（legend）、网格（grid）、标题（title）、图片（image）等。除图表数据系列的格式外，我们平时主要调整的图表元素，包括图表尺寸、坐标轴的轴名及其标签、刻度、图例、网格线等，如下表所示。
常见图表类型
matplotlib可以绘制的常见二维图表如下表所示，包括曲线图、散点图、柱形图、条形图、饼图、直方图、箱形图等。
子图的绘制
一幅图中可以有多个坐标系（axes），那是不是就可以说一幅图中有多幅子图（sub plot），因此坐标系和子图是不是同样的概念？其实，这两者在绝大多数情况下是的，只是有一点细微差别：坐标系在母图中的网格结构可以是不规则的；子图在母图中的网格结构必须是规则的，其可以看成是坐标系的一个特例。所以，用matplotlib绘制多幅子图和坐标系主要有两种方式，pyplot方式和axes面向对象的方式。如下表所示，matplotlib主要有7种子图分区的方法，其中方法1～方法3最为常用。
其中，subplot() 函数的参数有nrows（行）、ncols（列）、index（位置）、projection（投影方式）、polar（是否为极坐标）；当projection='3d’时，表示绘制三维直角坐标系；当polar=True时，表示绘制极坐标系。plt.axes（[left，bottom，width，height]） 函数的[left，bottom，width，height]可以定义坐标系left，代表坐标系左边到figure左边的水平距离，bottom代表坐标系底边到figure底边的垂直距离，width代表坐标系的宽度，height代表坐标系的高度。
坐标系的变换
在编码数据时，需要把数据系列放到一个结构化的空间中，即坐标系，它赋予X、Y坐标或经纬度以意义。下图展示了3种常用的坐标系，分别为直角坐标系［也称为笛卡儿坐标系（rectangular coordinates）］、极坐标系（polar coordinates）和地理坐标系（geographic coordinates）。它们几乎可以满足数据可视化的所有需求。
图表的导出
plt.savefig() 函数可以将matplotlib图表导出不同的格式，包括PDF、PNG、JPG、SVG等，其中导出PDF格式图表的代码如下所示。需要注意的是：要在 plt.show() 之前调用 plt.savefig()。
plt.savefig('filename.pdf', format = 'pdf')