信息可视化（也叫绘图）是数据分析中最重要的工作之一。它可能是探索过程的一 部分，例如，帮助找出异常值、必要的数据转换、得出有关模型的idea等。另外，做一个可交互的数据可视化也许是工作的最终目标。Python有许多库进行静态或动态的数据可视化，但这里重要关注于和基 于它的库。 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。该项目其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图 接口。matplotlib和IPython社区进行合作，简化了从IPython shell（包括现在的 Jupyter notebook）进行交互式绘图。matplotlib支持各种操作系统上许多不同的 GUI后端，而且还能将图片导出为各种常见的矢量（vector）和光栅（raster）图：PDF、SVG、JPG、PNG、BMP、GIF等。
matplotlib API入门
matplotlib的通常引入约定
=====================================
创建一个简单的图形
可以在matplotlib的文档中找到各种图表类型
Figure和Subplot
matplotlib的图像都位于Figure对象中。用plt.figure创建一个新的Figure。
不能通过空Figure绘图。必须用add_subplot创建一个或多个subplot才行。
图像应该是2×2的（即最多4张图），且当前选中的是4个 subplot中的第一个（编号从1开始），也可以把后面两个subplot也创建出来。
=====================================
如果这时执行一条绘图命令，matplotlib就会在最后 一个用过的subplot（如果没有则创建一个）上进行绘制，隐藏创建figure和subplot 的过程。
=====================================
"k–"是一个线型选项，用于告诉matplotlib绘制黑色虚线图。
=====================================
那些由 fig.add_subplot所返回的对象是AxesSubplot对象，直接调用它们的实例方法就可以在其它空着的格子里面画图了。
=====================================
创建包含subplot网格的figure是一个非常常见的任务，matplotlib有一个更为方便的 方法plt.subplots，它可以创建一个新的Figure，并返回一个含有已创建的subplot对 象的NumPy数组
可以轻松地对axes数组进行索引，就好像是一个二维数组一 样，例如axes[0,1]。还可以通过sharex和sharey指定subplot应该具有相同的X轴 或Y轴。在比较相同范围的数据时，这也是非常实用的，否则，matplotlib会自动缩 放各图表的界限。
++++++++++++++++++++++++++++++++++++
