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[ Matplotlib version: 3.2.1]
一、Matplotlib常用技巧
（一）导入
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
（二）设置绘图样式
使用plt.style来选择图形的绘图风格（如经典风格classic）
plt.style.use('classic')
（三）显示图形
1. 在脚本中画图
如果在一个脚本文件中使用Matplotlib，那么显示图形的时候必须使用plt.show()
plt.show()会启动一个事件循环（event loop），并找到所有当前可用的图形对象，打开一个或多个交互式窗口显示图形- 注意：一个Python会话（session）中只能使用一次
plt.show()，因此通常都把它放在脚本的最后。多个plt.show()命令会导致显示异常。
2. 在IPython shell中画图
需要在启动IPython后使用%matplotlib魔法命令。
- 此后任何plt命令都会自动打开一个图形窗口，增加新的命令，图形就会更新。
- 有一些变化不会自动及时更新，可以使用
plt.draw()强制更新。 - 在IPython shell中不需要使用
plt.show()
3. 在IPython Notebook中画图
IPython Notebook是一款基于浏览器的交互式数据分析工具，可以将描述性文字、代码、图形、HTML元素以及更多的媒体形式组成起来，集成到单个可执行的Notebook文档中（如Jupyter Notebook）
用Jupyter Notebook也需要使用%matplotlib魔法命令，可以将图形直接嵌在页面中，有两种展现形式：
%matplotlib notebook会在Notebook中启动交互式图形%matplotlib inline会在Notebook中启动静态图形
（文中统一使用）%matplotlib inline运行命令之后（每一个Notebook核心任务/会话只需要运行一次），在每个Notebook的单元中创建图形就会直接将PNG格式图形文件嵌入在单元中
（四）将图形保存为文件
Matplotlib可以将图形保存为各种不同的数据格式。用savefig()命令将图形保存为文件。
savefig()中，保存的图片文件格式就是文件的扩展名- 注意：保存图形文件时，不需要使用
plt.show()
# 保存为PNG格式
fig.savefig('my_figure.png')
确定文件中是否保存有我们需要的内容，可以用IPython的Image对象来显示文件内容：
from IPython.display import Image
Image('my_figure.png')
二、两种画图接口
Matplotlib一个特性：它有两种画图接口，一是便捷的MATLAB风格接口，另一个是功能更强大的面向对象接口。
（一）MATLAB风格接口
Matplotlib最初作为MATLAB用户的Python替代品，许多语法都与MATLAB类似。MATLAB风格的工具位于pyplot接口中。
这种接口最重要的特性是有状态的（stateful）：它会持续跟踪“当前的”图形和座标轴，所有plt命令都可以应用。
可以用plt.gcf()（获取当前图形）和plt.gca()（获取当前座标轴）来查看具体信息。
plt.figure() # 创建图形
# 创建两个子图中的第一个，设置座标轴
plt.subplot(2, 1, 1) # （行、列、子图编号）
plt.plot(x, np.sin(x))
# 创建两个子图中的第二个，设置座标轴
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x, np.cos(x))
（二）面向对象接口
面向对象接口可以适应更复杂的场景，更好地控制图形。在面向对象接口中，画图函数不再受到当前“活动”图形或座标轴的限制，而变成了显示的Figure和Axes的方法。
# 先创建图形网络
# ax是一个包含两个Axes对象的数组
fig, ax = plt.subplots(2)
# 在每个对象上调用plot()方法
ax[0].plot(x, np.sin(x))
ax[1].plot(x, np.cos(x))
总结自《Python数据科学手册》