Matplotlib简单介绍
Matplotlib是一个Python的数据可视化库，它提供了一种简单而有效的方式来创建各种类型的图表和图形。Matplotlib可用于绘制折线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D图等等。
Matploylib的分类
Matplotlib可分为三个主要的子模块：pyplot、pylab、matplotlib。其中，pyplot是Matplotlib的主要接口，它提供了一些简单的函数来创建和修改图表。pylab是一个与Matlab类似的交互式环境，可以在其中使用Matplotlib的函数。matplotlib是Matplotlib的核心模块，它包含了所有的Matplotlib的类和函数。
我们最主要使用的是Matploylib的pyploy模块。
学习Matploylib网站推荐
1.https://matplotlib.org/stable/gallery/index.html
2.https://python-graph-gallery.com/
3.https://r-graph-gallery.com/
4.https://d3-graph-gallery.com/
Matplotlib用法
Matplotlib的用法很简单，只需要导入Matplotlib库并使用相应的函数即可。
import matplolib.pyplot as plt
Matplotlib中文字体显示
如果在作图中，x轴、y轴、标题等为中文时，直接运行程序，会发现运行结果作出的图会出现乱码。所以我们需要一行代码来设置字体。
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
Matplotlib的三层结构
Matplotlib的三层结构分别是：
容器层
图像层
辅助层
以下图为例：
容器层：
容器层是我们看不到的那一层，比如说画板、画布、绘图器等等。
图像层:
图像层即根据数据绘制出来的图像。在上面这个图里，这条蓝色的曲线就属于图像层。
辅助层:
剩下的坐标轴、坐标轴上的刻度、坐标轴上的标题、名称、边框线等等都属于辅助层。
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，在绘图的过程中充当画板的角色，即放置画布(Figure)的工具。
Figure是Canvas上方的第一层，也是需要用户来操作的应用层的第一层，在绘图的过程中充当画布的角色。
Axes是应用层的第二层，在绘图的过程中相当于画布上的绘图区的角色。
Axes绘图区可以以不同的方式划分。
- Figure：
可以通过plt.figure()设置画布的大小和分别率等等。
图像层
图像层指Axes内通过plot、scatter、bar、histogram、pie等等函数根据数据绘制的图像。
辅助显示层
辅助显示层为绘图区(Axes)内的除了图像层以外的内容。
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)、网络线(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。
