介绍
matplotlib是受MATLAB的启发构建的。MATLAB是数据绘图领域广泛使用的语言和工具。MATLAB语言是面向过程的。利用函数的调用，MATLAB中可以轻松的利用一行命令来绘制直线，然后再用一系列的函数调整结果。
matplotlib有一套完全仿照MATLAB的函数形式的绘图接口，在matplotlib.pyplot模块中。这套函数接口方便MATLAB用户过度到matplotlib包
官网：http://matplotlib.org/
学习方式：从官网examples入门学习
http://matplotlib.org/examples/index.html http://matplotlib.org/gallery.html
原理
使用matplotlib绘图的原理，主要就是理解figure(画布)、axes(坐标系)、axis(坐标轴)三者之间的关系。
一个figure(画布)上，可以有多个区域axes(坐标系)，我们在每个坐标系上绘图，也就是说每个axes(坐标系)中，都有一个axis(坐标轴)。
在matplotlib中，figure画布和axes坐标轴并不能显示的看见，我们能够看到的就是一个axis坐标轴的各种图形。
在使用matplotlib画图时需要设置的参数。
绘制
在绘图结构中，figure创建窗口，subplot创建子图。所有的绘画只能在子图上进行。plt表示当前子图，若没有就创建一个子图。所有你会看到一些教程中使用plt进行设置，一些教程使用子图属性进行设置。他们往往存在对应功能函数。
Figure：面板(图)，matplotlib中的所有图像都是位于figure对象中，一个图像只能有一个figure对象。
Subplot：子图，figure对象下创建一个或多个subplot对象(即axes)用于绘制图像。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure() 画布
plt.subplot() 划分子图
1
2
3
plt.plot()
plt.rcdefaults()
plt.rcParams["font.sans-serif"] = "KaiTi"
plt.title() 子图标题
plt.suptitle() 总标题
1
2
3
plt.tight_layout() 自动调整、填充、消除子图之间的重叠
plt.show()
plt.scatter() 有label图例文字参数，通过plt.legend()指定图例位置等
1
2
3
4
5
6
7
plt.text() 设置图内文本
plt.xlabel() 设置坐标轴标签
plt.ylabel()
plt.xlim() 设置坐标取值范围
plt.ylim()
plt.imshow()
plt.axis("off")
折线图和柱形图 plt.plot(), plt.bar()
1
2
3
4
5
6
图像处理
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
f = Image.open()
f.format, f.size, f.mode
f.convert()
1
2
3
4
5
6
f.split() 颜色通道分离
Image.merge() 合并
f.resize([720,1280])
f.thumbnail([720,1280]) 直接对原图相进行缩放
f.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)
f.crop([0,0,360,640]) 裁剪
