Python_第四篇 可视化（1）_Matplotlib架构

1、matplotlib库是专门用于开发2D图表（包括3D图表）的。matlplotlib的设计初衷是在图形视图和句法形式尽可能重建跟Matlab类似的环境。

1.1 优点

1. 使用起来及其简单
2. 以渐进、交互式方式实现数据可视化
3. 表达式和文本使用Latex排版
4. 对图像元素控制力更强
5. 可输出PNG,PDF,SVG和EPS等多种格式

1.2 matplotlib架构

1.2.1 主要任务

1. 提供一套表示和操作图形对象（主要对象）以及它的内部对象的函数和工具。
2. 提供事件处理工具，具有为图形添加动画效果的能力（交互式图表）

1.2.2 架构

各层之间单向通信，即每一层只能与它的下一层通信，而下层无法与上层通信。

Scripting层适合数据分析和可视化，该层包含pyplot接口

Aritist类和相关函数（matplotlib API）非常适合开发人员，尤其是Web应用服务器和GUI开发者使用。

A、Scripting（脚本层）

pyplot模块提供操作matplotlib库的经典python编程接口。pyplot模块由一组命令式函数组成，可通过pyplot函数操作或改动Figure对象。

生成交互式图表

1. 导入pyplot模块：import matplotlib.pyplot as plt
2. 数据传给plot( )函数：plt.plot([x轴各点],[y轴各点],显示方式)
3. 显示图表：plt.show()

B、Artist（表现）层

图形中所有能看到的元素都属于Artist对象，即标题，轴标签、刻度等组成图形的所有元素都是Aritist对象的实例。

Aritist类分为两类：原始 primitive 和 复合 composite【由多个基础元素primitive artist 组成的图表中的图像元素composite artist】Axis（单条轴）、Ticks（刻度）、Axes（轴）、Figure（图形）、Title（标题）

C、Backend（后端）层

matplotlib API位于该层，这些API用来在底层实现图形元素的一个个类

• FigureCanvas对象实现了绘图区域这一概念
• Renderer对象在FigureCanvas上绘图
• Event对象处理用户输入（键盘和鼠标事件）

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