Fantasic-Matplotlib-1

强化自己的python编程能力，数据可视化是实验过程中很重要的一步，希望自己可以做成出更漂亮的图，为科研之路铺个小石子。Matplotlib可以说是python数据可视化最重要且常见的工具之一。该教程又是对官方文档详细而全面的讲解，可以使自己省去很多时间，更高效的掌握python密码。

axes 一个可以指定坐标系的子区域，通过pyplot.subplots命令创建，使用Axes.plot画折线图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots()  # 创建一个包含一个axes的figure
ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])  # 绘制图像
#该部分等同于，matplotlib会自动创建axes
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3]) 

Figure：顶层级，用来容纳所有绘图元素
Axes：matplotlib宇宙的核心，容纳了大量元素用来构造一幅幅子图，一个figure可以由一个或多个子图组成
Axis：axes的下属层级，用于处理所有和坐标轴，网格有关的元素 Tick：axis的下属层级，用来处理所有和刻度有关的元素

x = np.linspace(0, 2, 100)

fig, ax = plt.subplots()  
ax.plot(x, x, label='linear')  
ax.plot(x, x**2, label='quadratic')  
ax.plot(x, x**3, label='cubic')  
ax.set_xlabel('x label') 
ax.set_ylabel('y label') 
ax.set_title("Simple Plot")  
ax.legend()

 `x = np.linspace(0, 2, 100)

plt.plot(x, x, label='linear') 
plt.plot(x, x**2, label='quadratic')  
plt.plot(x, x**3, label='cubic')
plt.xlabel('x label')
plt.ylabel('y label')
plt.title("Simple Plot")
plt.legend()`