Matplotlib是一个用Python实现的绘图库。现在很多机器学习，深度学习教学资料中都用它来绘制函数图形。在学习算法过程中，Matplotlib是一个非常趁手的工具。

一般概念

图形(figure)
类似于画布，它包含一个或多个子坐标系(axes)。至少有一个坐标系才能有用。

下面是一段简单的示例代码，只是创建了一个子坐标系

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure() #空figure,没有坐标系.
fig.suptitle("No Axes on this figure") #设置顶部标题

fig, ax_lst = plt.subplots(2, 2) #一个2 x 2 网格的的坐标系

坐标系(Axes): figure的绘图区域。一个figure只能有可以有多个Axes，但一个Axes只能位于一个figure中。一个Axes包含两个(在3D情况下有3个)坐标轴(Axis)，Axis的主要作用是限制数据的范围(可使用Axes的set_xlim()和set_ylim()方法设限制)。每个坐标系有一个标题(title)，使用set_title()设置，一个x轴标签(x-label，使用set_xlabel()设置)，一个y轴标签(y-label，使用set_ylabel()设置)。

坐标轴(Axis): 类似于数字线( number-line-like)的对象，可设置图表的限制并生成刻度和刻度标签。Locator对象用来决定刻度的位置。刻度标签字符串使用Formattor格式化。恰当的Locator和Formattor组合可以有效地控制刻度位置可刻度标签。

画家(Artist): 一般来说，所有你能在figure中看到的都使用一个画家(Artist)(包括Figure, Axes和Axis对象)，这其中包含:文本对象(Text), 2D线条(line2D), 集合对象，点(Path)对象等等。当一个figure被渲染时，所有的Artist都会在画布上回绘图。大多数Artist被绑定在一个Axes上，不能被多个Axes共享，或从一个Axes移动到另一个。

绘图函数的输入类型

所有的绘图函数期待的输入类型是np.array或np.ma.masked_array。看起来像数组的类比如np.martrix可能能正常使用。

Matplotlib,pyplot和pylab之间的关系

Matplotlib是整个包，matplotlib.pyplot是Matplotlib中的一个模块。
对pyplot模块中的函数来说，总是有一个"当前的"figure和axes。例如在下面的例子中，第一次调用pyplot.plot会创建一个axes，接下来的一系列pyplot.plot调用回向同一个axes中添加多条线，plt.xlabel, plt.ylabel, plt.title and plt.legend调用回在这个axes中添加标签，标题和图例。

x = np.linspace(0, 2, 100)

plt.plot(x, x, label='linear')
plt.plot(x, x**2, label='quadratic')
plt.plot(x, x**3, label='cubic')

plt.xlabel('x label')
plt.ylabel('y label')

plt.title("Simple Plot")

plt.legend()

plt.show()

这段代码输出的图形如下。可以把最后一行的plt.show(),改成plt.savefig("simplePlot.png")，把图形输出成png格式的文件。

pylab是一个可方便地把matplotlib.pyplot和numpy批量导入到一个独立命名空间的模块，现已被弃用，建议使用pyplot代替。