參考matplotlib官方指南：
https://matplotlib.org/tutorials/introductory/usage.html#sphx-glr-tutorials-introductory-usage-py
matplotlib的用戶指南分為三個等級：入門，中級，高級。在入門級，主要介紹下圖內容
這里我首先介紹 使用指南 部分，即 Usage Guide。
1.一張圖的組成
在使用matplotlib畫圖時，你會發現各種參數，下面就說說這些參數具體設置什么
2.畫圖函數的輸入數據類型
最好將輸入數據轉換為np.array類型
如，將pandas.DataFrame轉換為 np.array
1 a = pandas.DataFrame(np.random.rand(4,5), columns = list('abcde')) 2 a_asndarray = a.values
將 np.matrix 轉換為 np.array
1 b = np.matrix([[1,2],[3,4]]) 2 b_asarray = np.asarray(b)
3.matplotlib，pyplot 與 pylab的關系
pyplot是matplotlib的一個模塊，pylab是與matplotlib共同安裝的模塊
4.自定義畫圖函數
如果現有的畫圖形狀不滿足需求，可以方便地定義畫圖函數
1 def my_plotter(ax, data1, data2, param_dict): 2 """
3 A helper function to make a graph 4
5 Parameters 6 ---------- 7 ax : Axes 8 The axes to draw to 9
10 data1 : array 11 The x data 12
13 data2 : array 14 The y data 15
16 param_dict : dict 17 Dictionary of kwargs to pass to ax.plot 18
19 Returns 20 ------- 21 out : list 22 list of artists added 23 """
24 out = ax.plot(data1, data2, **param_dict) 25 return out 26
27 # which you would then use as:
28
29 data1, data2, data3, data4 = np.random.randn(4, 100) 30 fig, ax = plt.subplots(1, 1) 31 my_plotter(ax, data1, data2, {'marker': 'x'})
5.交互模式
可以通過matplotlib.interactive()，matplotlib.is_interactive()，matplotlib.pyplot.ion()可以打開交互模式
使用 matplotlib.is_interactive()可以關閉交互模式
在ipython中運行以下代碼：
1 import matplotlib.pyplot as plt 2 plt.ion() 3 plt.plot([1.6, 2.7]) 4 ax = plt.gca() 5 ax.plot([3.1, 2.2]) 6 plt.draw()
