001-Matplotlib还是Python可视化的终极武器

Matplotlib还是Python可视化的终极武器

Python草堂 ，2019-11-11

• Python可视化让初学者沮丧的两面
• 为何仍是matplotlib
• matplotlib的历史
• Matplotlib有什么优势？

从 2003-2008

从 2008-2015

Python可视化让初学者沮丧的两面

进入Python可视化领域的新手多数人都由于Python可视化生态的两面性有过很是沮丧的时候：

一方面，好象没有一个很完美的Python可视化工具。不像R，有ggplot2，获得多数人的确定；

另外一方面，Python的可视化工具又不少，让人无所适从：

• matplotlib
• Pandas
• Seaborn
• ggplot
• Bokeh
• pygal
• Plotly
• plotnine…

前面已有那么多python可视化工具了，但2018年，有个德国学者仍是借鉴R语言 ggplot2 包的语法开发了 plotnine 包，几乎实现了对 R 语言 ggplot2 语法的直接移植，正是Python可视化生态上述两面性的证实。

matplotlib 是python的标准绘图库，实现了对绘图各方面的自由定义，你们几乎都从这里开始过。但matplotlib学习的曲线很是陡峭。而其它包又各有侧重，因些或多或少存在功能不全、不一样缺陷的问题。

我也是从matplotlib开始Python的可视化，但一段时间后，由于相同的缘由转向其它工具。

在尝试了各类工具，走过一些弯路后，又回到 matplotlib，才找到学习 matplotlib的正确姿式，才明白matplotlib还是Python可视化的终极武器，只是太多初学者一开始就跌落到了学习 matplolib那个最大的坑里。

最近与一些网友在群里交流讨论后，深有感触。就想把本身学习matplotlib的笔记和心得整理出来，但愿能帮助你们绕过一些坑，更快地进入matplotlib世界的自由境界！

本系列会是一个长期写做计划，到底会有多少篇，我如今也不知道。但我知道，matplotlib最新版是3.1.1，它的官方文档长达近3000页！

为何仍是matplotlib

matplotlib的历史

John D. Hunter（1968 - 2012年），是美国神经生物学家，他是 matplotlib的原做者。
John D. Hunter 1968年出生于美国田纳西州的戴尔斯堡，毕业于麦卡利高中。他最初在普林斯顿大学学习，后来于2004年在芝加哥大学得到神经生物学博士学位。

在攻读神经生物学博士期间，Jonh D. Hunter 常用MATLAB进行数据分析和可视化。当他开始使用EEG（脑电图）数据时，他就在MATLAB中开发了一个EEG分析应用程序来与数据交互。

随着分析的深刻，须要与数据库、http服务器交互，须要操纵复杂的数据结构，应用程序的复杂性不断增长，MATLAB做为编程语言的局限性日益突显。

John D. Hunter决定转向Python，当 Jonh D. Hunter 搜索Python绘图包时，有几个要求：

绘制的图形要达到出版的质量，一个重要的要求是文本显示不能有锯齿；包含Postscript输出可嵌入Tex排版的eps格式图像的功能；可嵌入到图形用户界面中开发应用程序；代码应该足够简单，容易理解并扩展它；绘制图形很简易。

找不到适合符合上述要求的Python 绘图软件包，Jonh D. Hunter 作了不少Python程序员会作的事情：卷起袖子本身干！

由于长期使用Matlab的经验，他决定模仿MATLAB的绘图功能，理由以下：

• MATLAB的东西作得很好，绘图质量很高；
• 许多人拥有大量的MATLAB经验，所以他们能够快速上手。

Matplotlib就这样诞生了，而且名字都带有Matlab的影子！

很是不幸，John D. Hunter 2012年因癌症的治疗并发症去世！ John D. Hunter 走了，但他给开放的互联网社区留下了伟大的 Matplotlib。

Matplotlib目前的首席开发人员是Thomas A. Caswell。不少人为matplotlib的维护作出了贡献，应该向他们致敬！

Matplotlib有什么优势？

虽然Matplotlib源于模仿MATLAB，可是它却不一样于MATLAB，与MATLAB相比它的优点在于：

1. Matplotlib是Python的拓展库，具备Python语法面向对象、易读、易维护、代码简洁的遗传优点。
2. Matplotlib依托于Python，借助Python的强大的可拓展性，Matplotlib能够在许多不一样的环境中被使用。
3. 生成多平台、易交换的图形硬拷贝，如自动生成PostScript文件以发送给打印机或发布者。
4. 可用于Python脚本，Python和IPython shell，Jupyter笔记本。
5. 在Web上应用程序服务器上部署Matplotlib，生成PNG输出包含在动态生成的网页中。
6. 在Windows上以交互方式使用Matplotlib。
7. 将Matplotlib嵌入到运行在Windows，Linux和Macintosh OS X上的应用程序中。
8. 免费。MATLAB是一款商业软件且价格昂贵，而Matplotlib是开源免费的。
9. Matplotlib 实现了几乎是彻底自主控制的图形定义功能，所以只要你能想到的图形，都能用Matplotlib绘制出来。
   
   但也正是追求这些优势，致使了matplotlib库中的模块、类、类的方法和属性、各类对象的设置参数错综复杂，学习它的路径陡峭，常让初学者一头雾水。

尤为是各类书籍、教程都从 pyplot函数绘图开始，并以函数绘图为重点，让初学者照猫画虎，在学习matplotlib的路径上挖了一个最大的坑。

(This end.)