本文参考这里，转载请注明出处！绘图：matplotlib核心剖析
matplotlib是基于Python的开源项目，旨在为Python提供一个数据绘图包。在建模过程中数据分布，图表的分析非常重要。
Matplotlib使用numpy数组运算，并调用一系列其他的Python库来实现硬件交互。matplotlib的核心是一套由对象构成的绘图API。
matplotlib项目由John D. Hunter发起，他于2012年由于癌症去世，默哀。
函数式构图
matplotlib受MATLAB启发构建，注意，MATLIB是面向过程的，matplotlib为了方便用户过度，有一套完全仿照MATLIB的函数形式的用户结构，在matplotlib.pyplot中，就是我们经常在比赛中使用的如下引入方式import matplotlib.pyplot as plt。
# hello world
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([0,1], [0,1])
plt.title("plot hello world")
plt.xlabel("x value")
plt.ylabel("y value")
plt.savefig("demo.png")
这种函数式调用非常方便，但是我们知道python中一切皆对象，函数式编程是通过封装对象来实现的，将构建对象的过程中封装在函数中 。matplotlib也是如此，所以本质上还是通过构建对象来构建图像。常用的绘图函数plot,scatter,pie,bar,contour,imshow等
面向对象的编程
函数式编程对用户很友好，也很便利，但是也有缺点：
- 增加了一层调用，降低了效率
- 隶属关系被掩盖，整个matplotlib包由一系列有组织有隶属关系的对象构成，函数式编程掩盖了这种关系。
- 细节被掩盖，pyplot不能完全覆盖对象体系的所有功能。
- 每件事都可以有至少有两种方式完成，用户容易混淆。
对于开发者或者想更加熟练使用matplotlib还是了解对象才好。
# 用面向对象的方法来实现以上程序
from matplotlib.figure import Figure
from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg as FigureCanvas
fig = Figure()
canvas = FigureCanvas(fig)
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
line, = ax.plot([0,1], [0,1])
ax.set_title("a straight line (OO)")
ax.set_xlabel("x value")
ax.set_ylabel("y value")
canvas.print_figure('demo.png')
理解对象
在matplotlib中，整个图像为一个Figure对象，在Figure对象中可以包含一个或者多个Axes对象，每个Axes对象都有一个拥有自己坐标系统的绘图区域。逻辑关系如下：
看上边的直线图，整个图像就是一个Figure对象，我们的绘图只有一个坐标系区域，此外还有以下对象。
其中title为标题，axis为坐标轴，label为坐标轴标注，tick为刻度线，tick label为刻度注释，各个对象的关系如下所示。
data是数据绘图的关键部分，但是必须和xaxis，yaxis，title一起才有意义，才能构成一个绘图区域axes，title, tick label和label都是文本(Text)，而tick是由短线(Line 2D)和tick label构成，xaxis由坐标轴的线和tick以及label构成，ax由xaxis, yaxis, title, data构成，ax自身又构成了fig的一部分。上面的每个对象，无论是Line2D, Text还是fig，它们都来自于一个叫做Artist的基类。
OO绘图源程序还有一个canvas对象，它代表了真正进行绘图的后端，Artist只是程序逻辑上的绘图，它必须连接后端绘图程序才能真正在绘图程序上绘制。可以将canvas理解为绘图的物理（硬件）实现。
坐标
三种坐标：
- 显示坐标：计算机屏幕是以像素点构成，显示坐标就是以像素点为单位，最贴近硬件的坐标体系。缺点，不容易被纳入绘图逻辑，在不同的显示器上需要调整像素值才能保证图像不变形。
- 图像坐标：将一张图的左下角视为原点，将图像的x方向和y方向总长度都看做1，x方向的0.2就是指20%的图像在x方向的总长，y方向0.8的长度指80%的y方向总长。(0.5, 0.5)是图像的中点，(1, 1)指图像的右上角。在上边的OO绘图代码中，
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])，前两个参数为axes的左下角在fig上的位置，后两个原始是axes在fig的图像坐标上x和y方向的长度，fig的图像坐标为图像坐标（figure坐标）。类似地，每个axes有属于自己的图像坐标，称为数据坐标（axes坐标） - 数据坐标：实际绘图使用，绘制具体数据。
如果是具体数据，那么数据坐标系符合我们需求。如果是标题这样的附加信息，axes坐标符合我们需求。如果是整个图像的注解，Figure坐标系更符合需求。每一个Aritist对象都有一个transform属性，如果为显示坐标，transform为None。
以更大自由度（更底层）来绘制图形可以参见这里。