对图像组成不了解？这样学习Matplotlib必走弯路！

在学习Matplotlib的过程当中，你们必定会遇到这样那样的问题，好比说，背景图怎么设置？坐标轴怎么设置？坐标轴上的刻度值怎么设置？怎样在PyQt中添加Matplotlib绘图模块？

其实想要学好用好Matplotlib是特别简单的，前提就是要必须清楚的了解Matplotlib图像组成。

一般状况下，咱们能够将一副Matplotlib图像分红三层结构：

1. 第一层是底层的容器层，主要包括Canvas、Figure、Axes；
2. 第二层是辅助显示层，主要包括Axis、Spines、Tick、Grid、Legend、Title等，该层可经过set_axis_off()或set_frame_on(False)等方法设置不显示；
3. 第三层为图像层，即经过plot、contour、scatter等方法绘制的图像。

容器层

容器层主要由Canvas、Figure、Axes组成。

Canvas是位于最底层的系统层，在绘图的过程当中充当画板的角色，即放置画布的工具。一般状况下，咱们并不须要对Canvas特别的声明，可是当我须要在其余模块如PyQt中调用Matplotlib模块绘图时，就须要首先声明Canvas，这就至关于咱们在自家画室画画不用强调要用画板，出去写生时要特地带一块画板。

Figure是Canvas上方的第一层，也是须要用户来操做的应用层的第一层，在绘图的过程当中充当画布的角色。当咱们对Figure大小、背景色彩等进行设置的时候，就至关因而选择画布大小、材质的过程。所以，每当咱们绘图的时候，写的第一行就是建立Figure的代码。

Axes是应用层的第二层，在绘图的过程当中至关于画布上的绘图区的角色。一个Figure对象能够包含多个Axes对象，每一个Axes都是一个独立的坐标系，绘图过程当中的全部图像都是基于坐标系绘制的。

辅助显示层

辅助显示层为Axes内的除了根据数据绘制出的图像之外的内容，主要包括Axes外观(facecolor)、边框线(spines)、坐标轴(axis)、坐标轴名称(axis label)、坐标轴刻度(tick)、坐标轴刻度标签(tick label)、网格线(grid)、图例(legend)、标题(title)等内容。

该层的设置可以使图像显示更加直观更加容易被用户理解，但又并不会对图像产生实质的影响。

图像层

图像层指Axes内经过plot、scatter、hist、contour、bar、barbs等函数根据数据绘制出的图像。

由此咱们能够看出

• Canvas位于最底层，用户通常接触不到
• Figure创建在Canvas之上
• Axes创建在Figure之上
• 坐标轴、图例等辅助信息层以及图像层都是创建在Axes之上

此外，对于辅助信息层和图像层所包含的内容

• 线型的对象均是继承于Line2D的子类
• 文字型的对象均是继承于Text的子类
• 相关设置都可参考父类的设置方法

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