如何利用Matplotlib用上漂亮的插图
matplotlib官方有一份短小精悍的小文档，今天分享的就是这个：
官网的左下角有
自带的绘图指南真的很好，分享给大家：
图像的绘制一般都是这样的过程，先导入绘制的库，准备我们要用的数据，将画布建立好，最后就是绘制一下，看看效果。
这些是基础的图
可以在图里面修改任意你看到的东西
可以在图里面绘制多个数据
可以轻松的加图例
可以将精美的图片保存下来
让我们以一个小demo开始
这里报错了，原因是mxnet这个库，是和numpy一个库的旧版本强相关的。需要先安装vs，因为mxnet会使用vs来编译旧版本的numpy库，然后你要卸载matplotlib，在上面的库安装好后，再安装它，这样就是向下兼容了。其实可以搞虚拟环境的，但是我不经常用。
我在报错的过程中找到，在win安装，需要vs
打开安装
库其实就是一个pip的命令
选择这些就ok
下载安装
我至今没有登陆
重新再vs的帮助下编译numpy
这样就算安装完成了
ok
会报错这个
我又不想看我自己写的东西
报错信息说matplotlib包用的是后端是ipykernel.pylab.backend_inline，这个后端不支持在编译器前端显示。为了支持所有的使用情形，matplotlib能够产生不同的输出，而把每一个不同输出的能力叫做一个后端。而前端就是用户需要处理的代码，如绘图代码，然后后端做的就是所有看不到的辛苦工作来生成视图窗口。这里有两种不同类型的后端：
1.用户接口后端(又叫做交互式后端，如pygtk, wxpython, thinter,qt, macosx或者fltk)。
2.硬拷贝后端，也叫做非交互式后端，用来生成图像文件(png,svg,pdf, ps)
所以matplotlib不显示图象就是当前的用户接口后端不支持前端显示并交互，所以我们需要自己配置。有两种方式配置你的后端。
在matplotlibrc文件中设置后端参数：
另外一种方式是使用matplotlib的use()命令。调用use()方法必须在import matplotlib.pyplot或者matplotlib.pylab之前设置
可以使用的后端有 [‘gtk3agg’, ‘gtk3cairo’, ‘macosx’, ‘nbagg’, ‘qt4agg’, ‘qt4cairo’, ‘qt5agg’, ‘qt5cairo’, ‘tkagg’, ‘tkcairo’, ‘webagg’, ‘wx’, ‘wxagg’, ‘wxcairo’, ‘agg’, ‘cairo’, ‘pdf’, ‘pgf’, ‘ps’, ‘svg’, ‘template’]
也就是这样
会出现
很ok，舒服了
我们看这个图肯定不面生
圆圈圈住的地方，就是我们可以控制的地方.
单词的意思是，解剖
蓝色的意思是图摆件的具体名字，一般一个图会拥有里面若干的部分。
最新的图是这个，更加的精美
绘图的时候，很多时候需要我们将一堆图放一起展示
双个并联
2x2
单框
我们用的最多的就是这些基础的图像
使用 alpha 混合将图像叠加在一起
将数据显示为图像，即在 2d 常规栅格上。输入可以是实际的 rgb(a) 数据，也可以是 2d 标量数据，它们将被渲染为伪彩色图像。要显示灰度图像，请使用参数设置颜色映射 。
def func3(x, y): return (1 - x / 2 + x**5 + y**3) * np.exp(-(x**2 + y**2))
z2 = func3(x, y)
z2就是这里传入的参数
当然还有高级的绘图功能
数据在轴上面的缩放形式
立体到平面的映射转换
不同的线形
上面不同的标记
不同的颜色定义
颜色空间的变换
刻度给了数据量化的准则
上面是定位，下面是格式
图例
颜色条
对图像的注释
就像这样
这样
高级文本框标注
指示框风格
弯曲风格
bar的链接样式
轴之间的缩放效果
https://matplotlib.org/stable/users/explain/event_handling.html
很多时间我们也关注ui的交互
当你点了一个图像，移动了鼠标，都可以被计算
自带的有几种风格
对于子图，当然也可以做更加精细化的调节
也可以做二维平面的转换
默认的取值范围
文本属性和布局
文字的风格
字型
颜色的名字
图像插值
还是插值
图例的位置
动画的连接风格
动画的箭头风格
助力每个追爱的人的梦想
加油哇！
问世间情为何物，直叫人屁滚尿流。
论文里面怎么可能缺少漂亮的插图呢？就使用matplotliab了~
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这些是基础的图
可以在图里面修改任意你看到的东西
可以在图里面绘制多个数据
可以轻松的加图例
可以将精美的图片保存下来
让我们以一个小demo开始
这里报错了，原因是mxnet这个库，是和numpy一个库的旧版本强相关的。需要先安装vs，因为mxnet会使用vs来编译旧版本的numpy库，然后你要卸载matplotlib，在上面的库安装好后，再安装它，这样就是向下兼容了。其实可以搞虚拟环境的，但是我不经常用。
我在报错的过程中找到，在win安装，需要vs
打开安装
库其实就是一个pip的命令
选择这些就ok
下载安装
我至今没有登陆
重新再vs的帮助下编译numpy
这样就算安装完成了
ok
会报错这个
我又不想看我自己写的东西
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1.用户接口后端(又叫做交互式后端，如pygtk, wxpython, thinter,qt, macosx或者fltk)。
2.硬拷贝后端，也叫做非交互式后端，用来生成图像文件(png,svg,pdf, ps)
所以matplotlib不显示图象就是当前的用户接口后端不支持前端显示并交互，所以我们需要自己配置。有两种方式配置你的后端。
在matplotlibrc文件中设置后端参数：
另外一种方式是使用matplotlib的use()命令。调用use()方法必须在import matplotlib.pyplot或者matplotlib.pylab之前设置
可以使用的后端有 [‘gtk3agg’, ‘gtk3cairo’, ‘macosx’, ‘nbagg’, ‘qt4agg’, ‘qt4cairo’, ‘qt5agg’, ‘qt5cairo’, ‘tkagg’, ‘tkcairo’, ‘webagg’, ‘wx’, ‘wxagg’, ‘wxcairo’, ‘agg’, ‘cairo’, ‘pdf’, ‘pgf’, ‘ps’, ‘svg’, ‘template’]
也就是这样
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双个并联
2x2
单框
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使用 alpha 混合将图像叠加在一起
将数据显示为图像，即在 2d 常规栅格上。输入可以是实际的 rgb(a) 数据，也可以是 2d 标量数据，它们将被渲染为伪彩色图像。要显示灰度图像，请使用参数设置颜色映射 。
def func3(x, y): return (1 - x / 2 + x**5 + y**3) * np.exp(-(x**2 + y**2))
z2 = func3(x, y)
z2就是这里传入的参数
当然还有高级的绘图功能
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不同的线形
上面不同的标记
不同的颜色定义
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刻度给了数据量化的准则
上面是定位，下面是格式
图例
颜色条
对图像的注释
就像这样
这样
高级文本框标注
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