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作者：迈克尔·贝耶勒（Michael Beyeler）
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如果已安装Anaconda Python版本，就已经安装好了可以使用的 Matplotlib。否则，可能要访问官网并从中获取安装说明：
正如使用np作为 NumPy 的缩写，我们将使用一些标准的缩写来表示 Matplotlib 的引入：
在本书中，plt接口会被频繁使用。
让我们创建第一个绘图。
假设想要画出正弦函数sin(x)的线性图。得到函数在x坐标轴上0≤x＜10内所有点的值。我们将使用 NumPy 中的 linspace 函数来在x坐标轴上创建一个从0到10的线性空间，以及100个采样点：
可以使用 NumPy 中的sin函数得到所有x点的值，并通过调用plt中的plot函数把结果画出来：
你亲自尝试了吗？发生了什么吗？有没有什么东西出现？
实际情况是，取决于你在哪里运行脚本，可能无法看到任何东西。有下面几种可能性：
1. 从.py脚本中绘图
如果从一个脚本中运行 Matplotlib，需要加上下面的这行调用：
在脚本末尾调用这个函数，你的绘图就会出现！
2. 从 IPython shell 中绘图
这实际上是交互式地执行Matplotlib最方便的方式。为了让绘图出现，需要在启动 IPython 后使用所谓的%matplotlib魔法命令。
接下来，无须每次调用plt.show()函数，所有的绘图将会自动出现。
3. 从 Jupyter Notebook 中绘图
如果你是从基于浏览器的 Jupyter Notebook 中看这段代码，需要使用同样的%matplotlib魔法命令。然而，也可以直接在notebook中嵌入图形，这会有两种输出选项：
在本书中，将会使用inline选项：
现在再次尝试一下：
上面的命令会得到下面的绘图输出结果：
如果想要把绘图保存下来留作以后使用，可以直接在 IPython 或者 Jupyter Notebook 使用下面的命令保存：
仅需要确保你使用了支持的文件后缀，比如.jpg、.png、.tif、.svg、.eps或者.pdf。
作为本章最后一个测试，让我们对外部数据集进行可视化，比如scikit-learn中的数字数据集。
为此，需要三个可视化工具：
那么开始引入这些包吧：
第一步是载入实际数据：
如果没记错的话，digits应该有两个不同的数据域：data域包含了真正的图像数据，target域包含了图像的标签。相对于相信我们的记忆，我们还是应该对digits稍加 探索 。输入它的名字，添加一个点号，然后按Tab键：digits.TAB，这个操作将向我们展示digits也包含了一些其他的域，比如一个名为images的域。images和data这两个域，似乎简单从形状上就可以区分。
两种情况中，第一维对应的都是数据集中的图像数量。然而，data中所有像素都在一个大的向量中排列，而images保留了各个图像8×8的空间排列。
因此，如果想要绘制出一副单独的图像，使用images将更加合适。首先，使用NumPy的数组切片从数据集中获取一幅图像：
这里是从1797个元素的数组中获取了它的第一行数据，这行数据对应的是8×8=64个像素。下面就可以使用plt中的imshow函数来绘制这幅图像：
上面的命令得到下面的输出：
此外，这里也使用cmap参数指定了一个颜色映射。默认情况下，Matplotlib 使用MATLAB默认的颜色映射jet。然而，在灰度图像的情况下，gray颜色映射更有效。
最后，可以使用plt的subplot函数绘制全部数字的样例。subplot函数与MATLAB中的函数一样，需要指定行数、列数以及当前的子绘图索引（从1开始计算）。我们将使用for 循环在数据集中迭代出前十张图像，每张图像都分配到一个单独的子绘图中。
这会得到下面的输出结果：
关于作者：Michael Beyeler，华盛顿大学神经工程和数据科学专业的博士后，主攻仿生视觉计算模型，用以为盲人植入人工视网膜（仿生眼睛），改善盲人的视觉体验。 他的工作属于神经科学、计算机工程、计算机视觉和机器学习的交叉领域。同时他也是多个开源项目的积极贡献者。
本文摘编自《机器学习：使用OpenCV和Python进行智能图像处理》，经出版方授权发布。
今天开始琢磨用Python画图，没使用之前是一脸懵的，我使用的开发环境是Pycharm，这个输出的是一行行命令，这个图画在哪里呢？
搜索之后发现，它会弹出一个对话框，然后就开始画了，比如下图
第一个常用的库是Turtle，它是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，这个词的意思就是乌龟，你可以想象下一个小乌龟在一个x和y轴的平面坐标系里，从原点开始根据指令控制，爬行出来就是绘制的图形了。
它最常用的指令就是旋转和移动，比如画个圆，就是绕着圆心移动；再比如上图这个怎么画呢，其实主要就两个命令：
turtle.forward(200)
turtle.left(170)
第一个命令是移动200个单位并画出来轨迹
第二个命令是画笔顺时针转170度，注意此时并没有移动，只是转角度
然后呢？ 循环重复就画出来这个图了
好玩吧。
有需要仔细研究的可以看下这篇文章 ，这个牛人最后用这个库画个移动的钟表，太赞了。
Turtle虽好玩，但是我想要的是我给定数据，然后让它画图，这里就找到另一个常用的画图的库了。
Matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。其中，matplotlib的pyplot模块一般是最常用的，可以方便用户快速绘制二维图表。
使用起来也挺简单，
首先import matplotlib.pyplot as plt 导入画图的图。
然后给定x和y，用这个命令plt.plot(x, y)就能画图了，接着用plt.show()就可以把图形展示出来。
接着就是各种完善，比如加标题，设定x轴和y轴标签，范围，颜色，网格等等，在 这篇文章里介绍的很详细。
现在互联网的好处就是你需要什么内容，基本上都能搜索出来，而且还是免费的。
我为什么要研究这个呢？当然是为了用，比如我把比特币的曲线自己画出来可好？
假设现在有个数据csv文件，一列是日期，另一列是比特币的价格，那用这个命令画下：
这两列数据读到pandas中，日期为df['time']列，比特币价格为df['ini']，那我只要使用如下命令
plt.plot(df['time'], df['ini'])
plt.show()
就能得到如下图：
自己画的是不是很香，哈哈！
然后呢，我在上篇文章 中介绍过求Ahr999指数，那可不可以也放到这张图中呢？不就是加一条命令嘛
plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])
图形如下：
但是，Ahr999指数怎么就一条线不动啊， 原来两个Y轴不一致，显示出来太怪了，需要用多Y轴，问题来了。
继续谷歌一下，把第二个Y轴放右边就行了，不过呢得使用多图，重新绘制
fig = plt.figure() # 多图
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price") # 绘制第一个图比特币价格
ax1.set_ylabel('BTC price') # 加上标签
# 第二个直接对称就行了
ax2 = ax1.twinx()# 在右边增加一个Y轴
ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999") # 绘制第二个图Ahr999指数，红色
ax2.set_ylim([0, 50])# 设定第二个Y轴范围
ax2.set_ylabel('ahr999')
plt.grid(color="k", linestyle=":")# 网格
fig.legend(loc="center")#图例
plt.show()
跑起来看看效果，虽然丑了点，但终于跑通了。
这样就可以把所有指数都绘制到一张图中，等等，三个甚至多个Y轴怎么加？这又是一个问题，留给爱思考爱学习的你。
有了自己的数据，建立自己的各个指数，然后再放到图形界面中，同时针对异常情况再自动进行提醒，比如要抄底了，要卖出了，用程序做出自己的晴雨表。
Turtle库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，想象一个小乌龟，在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点，(0,0)位置开始，它根据一组函数指令的控制，在这个平面坐标系中移动，从而在它爬行的路径上绘制了图形。
画布就是turtle为我们展开用于绘图区域，我们可以设置它的大小和初始位置。
设置画布大小
turtle.screensize(canvwidth=None, canvheight=None, bg=None)，参数分别为画布的宽(单位像素), 高, 背景颜色。
如：turtle.screensize(800,600, "green")
turtle.screensize() #返回默认大小(400, 300)
turtle.setup(width=0.5, height=0.75, startx=None, starty=None)，参数：width, height: 输入宽和高为整数时, 表示像素; 为小数时, 表示占据电脑屏幕的比例，(startx, starty): 这一坐标表示矩形窗口左上角顶点的位置, 如果为空,则窗口位于屏幕中心。
如：turtle.setup(width=0.6,height=0.6)
turtle.setup(width=800,height=800, startx=100, starty=100)
2.1 画笔的状态
在画布上，默认有一个坐标原点为画布中心的坐标轴，坐标原点上有一只面朝x轴正方向小乌龟。这里我们描述小乌龟时使用了两个词语：坐标原点(位置)，面朝x轴正方向(方向)， turtle绘图中，就是使用位置方向描述小乌龟(画笔)的状态。
2.2 画笔的属性
画笔(画笔的属性，颜色、画线的宽度等)
1) turtle.pensize()：设置画笔的宽度；
2) turtle.pencolor()：没有参数传入，返回当前画笔颜色，传入参数设置画笔颜色，可以是字符串如"green", "red",也可以是RGB 3元组。
3) turtle.speed(speed)：设置画笔移动速度，画笔绘制的速度范围[0,10]整数，数字越大越快。
2.3 绘图命令
操纵海龟绘图有着许多的命令，这些命令可以划分为3种：一种为运动命令，一种为画笔控制命令，还有一种是全局控制命令。
(1) 画笔运动命令
(2) 画笔控制命令
(3) 全局控制命令
(4) 其他命令
3. 命令详解
3.1 turtle.circle(radius, extent=None, steps=None)
描述：以给定半径画圆
参数：
radius(半径)：半径为正(负)，表示圆心在画笔的左边(右边)画圆；
extent(弧度) (optional)；
steps (optional) (做半径为radius的圆的内切正多边形，多边形边数为steps)。
举例:
circle(50) # 整圆;
circle(50,steps=3) # 三角形;
circle(120, 180) # 半圆
实例：
1、太阳花
2、五角星
3、时钟程序
泰勒图绘制的核心思想是设计一个只有第一象限的极坐标，并将方差，相关系数进行捆绑，通过转化为极坐标系坐标进行绘制。为了实现泰勒图的绘制，我设计了两个函数：
set_tayloraxes(fig, location=111) 和plot_taylor(axes, refsample, sample, args, *kwargs)
set_tayloraxes()函数用于建立一个泰勒图的坐标系，这个自定义函数一般情况下不建议修改，每一个参数都是经过多次调试得到的，很可能牵一发动全身。因此，将绘图部分的独立成为了plot_taylor函数()，这部分函数较为简单，目的就是将需要绘图的数据，转换为极坐标系坐标，通过plot函数将散点打在泰勒图上，这个函数模块较为简单，可以根据自己的输入数据情况进行调整。
下面介绍下函数的具体用法：
输入：
fig： 需要绘图的figure
rect：图的位置，如111为1行1列第一个，122为1行2列第2个
输出：
polar_ax：泰勒坐标系
输入：
axes : setup_axes返回的泰勒坐标系
refsample ：参照样本
sample ：评估样本
args, *kwargs ：plt.plot()函数的相关参数，设置点的颜色，形状等等。
下面给出示例：
1，xlable,ylable设置x，y轴的标题文字。
2，title设置标题。
3，xlim,ylim设置x,y轴显示范围。
plt.show()显示绘图窗口，通常情况下，show（）会阻碍程序运行，带-wthread等参数的环境下，窗口不会关闭。
plt.saveFig（）保存图像。
面向对象绘图
1，当前图表和子图可以用gcf(),gca()获得。
subplot()绘制包含多个图表的子图。
configure subplots,可调节子图与图表边框距离。
可以通过修改配置文件更改对象属性。
图标显示中文
1，在程序中直接指定字体。
2， 在程序开始修改配置字典reParams.
3，修改配置文件。
Artist对象
1，图标的绘制领域。
2，如何在FigureCanvas对象上绘图。
3，如何使用Renderer在FigureCanvas对象上绘图。
FigureCanvas和Render处理底层图像操作，Artist处理高层结构。
分为简单对象和容器对象，简单的Aritist是标准的绘图元件，例如Line 2D,Rectangle,Text,AxesImage等，而容器类型包含许多简单的的 Aritist对象，使他们构成一个整体，例如Axis,Axes,Figure等。
直接创建Artist对象进项绘图操作步奏：
1，创建Figure对象（通过figure（）函数，会进行许多初始化操作，不建议直接创建。）
2，为Figure对象创建一个或多个Axes对象。
3，调用Axes对象的方法创建各类简单的Artist对象。
Figure容器
如何找到指定的Artist对象。
1，可调用add_subplot()和add_axes()方法向图表添加子图。
2，可使用for循环添加栅格。
3，可通过transform修改坐标原点。
Axes容器
1，patch修改背景。
2，包含坐标轴，坐标网格，刻度标签，坐标轴标题等内容。
3，get_ticklabels(),,get-ticklines获得刻度标签和刻度线。
1，可对曲线进行插值。
2，fill_between()绘制交点。
3，坐标变换。
4，绘制阴影。
5，添加注释。
1，绘制直方图的函数是
2，箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位
数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法，它可以粗略地看出数据是否具有对称性以及分
布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较。
3，饼图就是把一个圆盘按所需表达变量的观察数划分为若干份，每一份的角度（即面积）等价于每个观察
值的大小。
4,散点图
5,QQ图
低层绘图函数
类似于barplot()，dotchart()和plot()这样的函数采用低层的绘图函数来画线和点，来表达它们在页面上放置的位置以及其他各种特征。
在这一节中，我们会描述一些低层的绘图函数，用户也可以调用这些函数用于绘图。首先我们先讲一下R怎么描述一个页面；然后我们讲怎么在页面上添加点，线和文字；最后讲一下怎么修改一些基本的图形。
绘图区域与边界
R在绘图时，将显示区域划分为几个部分。绘制区域显示了根据数据描绘出来的图像，在此区域内R根据数据选择一个坐标系，通过显示出来的坐标轴可以看到R使用的坐标系。在绘制区域之外是边沿区，从底部开始按顺时针方向分别用数字1到4表示。文字和标签通常显示在边沿区域内，按照从内到外的行数先后显示。
添加对象
在绘制的图像上还可以继续添加若干对象，下面是几个有用的函数，以及对其功能的说明。
•points(x, y, ...)，添加点
•lines(x, y, ...)，添加线段
•text(x, y, labels, ...)，添加文字
•abline(a, b, ...)，添加直线y=a+bx
•abline(h=y, ...)，添加水平线
•abline(v=x, ...)，添加垂直线
•polygon(x, y, ...)，添加一个闭合的多边形
•segments(x0, y0, x1, y1, ...)，画线段
•arrows(x0, y0, x1, y1, ...)，画箭头
•symbols(x, y, ...)，添加各种符号
•legend(x, y, legend, ...)，添加图列说明
本节中的万花筒通过彩色随机螺旋线来实现。我们首先定义一个函数draw()，这个函数用来绘制一个螺旋线，函数中的画笔起始位置的坐标为函数的两个形参。然后调用函数的时候使用一个for循环来实现多次调用函数，同时，函数的两个实参由random模块生成的随机数组成。