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图像、子图、坐标轴以及记号
Matplotlib中图像的意思是打开的整个画图窗口，【图像】里有所谓的【子图】，子图的位置是有坐标网格确定的，而【坐标轴】的位置却不受任何限制，可以放在图像中的任何位置
上篇中是使用隐式的方法来绘制图像以及坐标轴，当我们使用plot（）时，matplotlib调用gca（）函数以及gcf（）函数获取当前的坐标轴和图像，如果获取不到图像，则会调用figure函数来创建一个--准确来说，是使用subplot（1,1,1,）创建一个只用一个子图的图像。在快速绘图中，这样是很方便的，我们也可以显示的控制图像、子图、坐标轴及记号。
图像
当我们运行程序，会打开一个以figure*命名的窗口，这一整个窗口就是【图像】，图像的编号从1开始，和MATLAB的风格保持一致，不与Python从0开始编号的风格。
参数 | 默认值 | 描述 |
num | 1 | 图像的数量 |
figsize | figure.figsize | 图像的长和宽（英寸） |
dpi | figure.dpi | 分辨率（点/英寸） |
facecolor | figure.facecolor | 绘图区域的背景颜色 |
edgecolor | figure.edgecolor | 绘图区域边缘的颜色 |
frameon | True | 是否绘制图像边缘 |
我们可以在源文件中指明这些默认值，不过一般除了图像数量这个参数，其他一般很少修改。
可以使用close（）这个命令关闭图像，这个图像有几个可选参数
close（）#关闭当前窗口
close（）#传入当前实例或者图像编号关闭指定窗口
close（all）关闭全部窗口
使用如下语句，关闭失败
#plt.draw()
plt.show()
time.sleep(1)
plt.close('all')
（不理解），和其他对象一样，你也可以使用setp或者set_something来设置图像的属性
子图
你可以使用【子图】来将图样（plot）放置在均匀的坐标网格中，使用subplot函数，需要指明网格的行列数量，以及你需要将【图样】放置在哪一个区域中。另外还可以使用功能同样强大的gridspec（）来实现同样的功能。
使用subplot绘制没有嵌套的网格：
#绘制3行4列一共12个网格，按照先从左到右，后从上到下的顺序，左上角为1，右下角为12
plt.subplot(3,4,3)#将图样放在第三个中
使用gridspec（）绘制嵌套坐标网格
from pylab import *
import matplotlib.gridspec as gridspec
G = gridspec.GridSpec(3, 3)
axes_1 = subplot(G[0, :])
xticks([]), yticks([])
text(0.5,0.5, 'Axes 1',ha='center',va='center',size=24,alpha=.5)
axes_2 = subplot(G[1,:-1])
xticks([]), yticks([])
text(0.5,0.5, 'Axes 2',ha='center',va='center',size=24,alpha=.5)
axes_3 = subplot(G[1:, -1])
xticks([]), yticks([])
text(0.5,0.5, 'Axes 3',ha='center',va='center',size=24,alpha=.5)
axes_4 = subplot(G[-1,0])
xticks([]), yticks([])
text(0.5,0.5, 'Axes 4',ha='center',va='center',size=24,alpha=.5)
axes_5 = subplot(G[-1,-2])
xticks([]), yticks([])
text(0.5,0.5, 'Axes 5',ha='center',va='center',size=24,alpha=.5)
#plt.savefig('../figures/gridspec.png', dpi=64)
show()
效果：
坐标轴axes
我们先来看什么是Figure和Axes对象。在matplotlib中，整个图像为一个Figure对象。在Figure对象中可以包含一个，或者多个Axes对象。每个Axes对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域。其逻辑关系如下：
其中Axis是确定坐标范围的：
plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])
上面例子里的axis()命令给定了坐标范围。
axes的官方文档：
- axes() by itself creates a default full subplot(111) window axis.（axes（）会单独创建一个默认的窗口）
- axes(rect, axisbg=’w’) where rect = [left, bottom, width, height] in normalized (0, 1) units. axisbg is the background color for the axis, default white.（其中rect=[left,bottom,width,height]是标量范围为0-1,,axisbgsi 这个axis的背景色）
- axes(h) where h is an axes instance makes h the current axis. An Axes instance is returned.（返回一个Axes实例，其中的h是当前axis？）
rect=[左, 下, 宽, 高] 规定的矩形区域,rect矩形简写，这里的数值都是以figure大小为比例，因此，若是要两个axes并排显示，那么axes[2]的左=axes[1].左+axes[1].宽，这样axes[2]才不会和axes[1]重叠。
这个坐标轴的意思并不是坐标系中的那个坐标轴，而是一种防止图样位置的一种定位方式，坐标轴表示的定位可以放在图像的任何位置，如果你想要在一副大图中添加一副小图，就可以使用这样的方法。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.axes([0.1,0.1,.8,.8])
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.text(0.6,0.6, 'axes([0.1,0.1,.8,.8])',ha='center',va='center',size=20,alpha=.5)
axes([0.2,0.2,.3,.3])
xticks([]), yticks([])
text(0.5,0.5, 'axes([0.2,0.2,.3,.3])',ha='center',va='center',size=16,alpha=.5)
plt.savefig("../figures/axes.png",dpi=64)
show()
效果：
plt.axes([0,0,1,1])
#plt.axes([a,b,c,d])四个都是标量，0-1
#a代表图像左边与窗口边缘的距离为窗口宽的a倍
#b-----上边
#c宽度
#d高度为窗口高的d倍
记号
matplotlib中记号中的各个细节都是可以由用户自己配置的。Ticks Locators指定在哪些位置放置记号、Ticks Formatters来调整记号的样式。主要的记号和次要的记号可以以不同的方式来显示、默认情况下、每个记号都是隐藏的、也就是说默认情况下、次要记号的列表都是空的 NullLocator
Tick Locators
下面有为不同需求设计的一些 Locators。
类型 | 说明 |
NullLocator | No ticks.
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IndexLocator | Place a tick on every multiple of some base number of points plotted.
|
FixedLocator | Tick locations are fixed.
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LinearLocator | Determine the tick locations.
|
MultipleLocator | Set a tick on every integer that is multiple of some base.
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AutoLocator | Select no more than n intervals at nice locations.
|
LogLocator | Determine the tick locations for log axes.
|
这些 Locators 都是 matplotlib.ticker.Locator 的子类，你可以据此定义自己的 Locator。以日期为 ticks 特别复杂，因此 Matplotlib 提供了 matplotlib.dates 来实现这一功能。
*）清楚图像
这个莫名其妙就起作用了
def update_insert(i):
global ax,X
plt.cla()
# plt.close()#这里又能关闭了
# plt.clf()#清楚figure里的内容
X=np.random.randint(0,100,10)
ax.scatter(X,X)
plt.xticks([]),plt.yticks([])
return ax,X
