Matplotlib数据可视化学习打卡-Task02

学习目标：

Task02 - 艺术画笔见乾坤

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学习目录：

一、概述
1. matplotlib的三层api
2. Artist的分类
3. matplotlib标准用法
二、自定义你的Artist对象
1. Artist属性
2. 属性调用方式
三、基本元素 - primitives
1. 2DLines
2. patches
3. collections
4. images
四、对象容器 - Object container
1. Figure容器
2. Axes容器
3. Axis容器
4. Tick容器
五、练习
1.思考题
2.绘图题

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打卡内容：

一、概述

1. matplotlib的三层api

matplotlib的原理或者说基础逻辑是，用Artist对象在画布(canvas)上绘制(Render)图形。
就和人作画的步骤类似：
1. 准备一块画布或画纸
2.准备好颜料、画笔等制图工具
3.作画

所以matplotlib有三个层次的API：
1.绘图区（画布）：matplotlib.backend_bases.FigureCanvas
2.渲染器（画笔），控制其在 FigureCanvas 上画图：matplotlib.backend_bases.Renderer
3.图表组件（想画的图，比如图形、文本、线条的设定）：matplotlib.artist.Artist

2. Artist的分类

Artist有两种类型：primitives 和containers。

• primitive：是基本要素，是作图用到的标准图形对象，如曲线Line2D，文字text，矩形Rectangle，图像image等。
• containers：是容器，即用来装基本要素的地方，包括图形figure、坐标系Axes和坐标轴Axis。
  

3. matplotlib标准用法

matplotlib的标准使用流程为：

1. 创建一个Figure实例
2. 使用Figure实例创建一个或者多个Axes或Subplot实例
3. 使用Axes实例的辅助方法来创建primitive
   举个例子🌰：
   

二、自定义你的Artist对象

1. Artist属性

在图形中的每一个元素都对应着一个matplotlib Artist，且都有其对应的配置属性列表。
Figure.patch属性：是一个Rectangle，代表了图表的矩形框，它的大小就是图表的大小， 并且可以通过它设置figure的背景色和透明度。
Axes.patch属性：也是一个Rectangle，代表了绘图坐标轴内部的矩形框（白底黑边）， 通过它可以设置Axes的颜色、透明度等。

每个matplotlib Artist都有以下属性：

.alpha属性：透明度。值为0—1之间的浮点数
.axes属性：返回这个Artist所属的axes，可能为None
.figure属性：该Artist所属的Figure，可能为None
.label：一个text label
.visible：布尔值，控制Artist是否绘制

# .patch
plt.figure().patch
plt.axes().patch

2. 属性调用方式

Artist对象的所有属性都通过相应的 get_* 和 set_* 函数进行读写。

#例如下面的语句将alpha属性设置为当前值的一半：
a = o.get_alpha()
o.set_alpha(0.5*a)
#如果想一次设置多个属性，也可以用set方法：
o.set(alpha=0.5, zorder=2)

可以使用 matplotlib.artist.getp(o,“alpha”) 来获取属性，如果指定属性名，则返回对象的该属性值；如果不指定属性名，则返回对象的所有的属性和值。

import matplotlib
# Figure rectangle的属性
matplotlib.artist.getp(fig.patch)

三、基本元素 - primitives

primitives是基本要素，它包含一些我们要在绘图区作图用到的标准图形对象，如曲线Line2D，文本text，矩形Rectangle，图像image等

1. 2DLines（曲线）

在matplotlib中曲线的绘制，主要是通过类 matplotlib.lines.Line2D 来完成的。
它的构造函数：

class matplotlib.lines.Line2D(xdata, ydata, linewidth=None, linestyle=None, color=None, marker=None, markersize=None, markeredgewidth=None, markeredgecolor=None, markerfacecolor=None, markerfacecoloralt=‘none’, fillstyle=None, antialiased=None, dash_capstyle=None, solid_capstyle=None, dash_joinstyle=None, solid_joinstyle=None, pickradius=5, drawstyle=None, markevery=None, **kwargs)

• xdata:需要绘制的line中点的在x轴上的取值，若忽略，则默认为range(1,len(ydata)+1)
• ydata:需要绘制的line中点的在y轴上的取值
• linewidth:线条的宽度
• linestyle:线型
• color:线条的颜色
• marker:点的标记
• markersize:标记的size

a. 设置Line2D的属性的三种方法

1)直接在plot()函数中设置

x = range(0,5)
y = [2,3,6,9,15]
plt.plot(x,y, linewidth=3) # 设置线的粗细参数为3

2)通过获得线对象，对线对象进行设置

x = range(0,5)
y = [2,3,6,9,15]
line, = plt.plot(x, y, '-')
line.set_antialiased(False) # 关闭抗锯齿功能

3)获得线属性，使用setp()函数设置

x = range(0,5)
y = [2,3,6,9,15]
lines = plt.plot(x, y)
plt.setp(lines, color='r', linewidth=5)

b. 绘制lines的两种方法

1）pyplot方法绘制

import matplotlib.pyplot as plt
x = range(0,5)
y = [2,5,7,8,10]
plt.plot(x,y)

2）Line2D对象绘制

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D      

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
line = Line2D(x, y)
ax.add_line(line)
ax.set_xlim(