Question

a. Figure

matplotlib.figure.Figure 是最顶层的 container Artist ，它包含了图表中的所有元素。

• Figure.patch 属性： Figure 的背景矩形
• Figure.axes 属性：持有的一个 Axes 实例的列表（包括 Subplot )
• Figure.images 属性：持有的一个 FigureImages patch 列表
• Figure.lines 属性：持有一个 Line2D 实例的列表（很少使用）
• Figure.legends 属性：持有的一个 Figure Legend 实例列表（不同于 Axes.legends )
• Figure.patches 属性：持有的一个 Figure pathes 实例列表（很少使用)
• Figure.texts 属性：持有的 Figure Text 实例列表

1 Figure 的 Axes

当你执行 Figure.add_subplot() 或者 Figure.add_axes() 时，这些新建的 Axes 都被添加到 Figure.axes 列表中。

由于 Figure 维持了 current axes ，因此你不应该手动的从 Figure.axes 列表中添加删除元素，而是要通过 Figure.add_subplot() 、 Figure.add_axes() 来添加元素，通过 Figure.delaxes() 来删除元素。但是你可以迭代或者访问 Figure.axes 中的 Axes ，然后修改这个 Axes 的属性。

可以通过 Figure.gca() 获取 current axes ，通过 Figure.sca() 设置 current axes 。

2 Figure 的 primitive

Figure 也有它自己的 text 、 line 、 patch 、 image 。你可以直接通过 add primitive 语句直接添加。但是注意 Figure 默认的坐标系是以像素为单位，你可能需要转换成 figure 坐标系：(0,0) 表示左下点，(1,1) 表示右上点。

b. Axes 类

Axes 类是 matplotlib 的核心，你在大多数时间都是在与它打交道。 Axes 代表了 plotting area 。大量的用于绘图的 Artist 存放在它内部，并且它有许多辅助方法来创建和添加 Artist 给它自己，而且它也有许多赋值方法来访问和修改这些 Artist 。

它有许多方法用于绘图，如 .plot() 、 .text() 、 .hist() 、 .imshow() 等方法用于创建大多数常见的 primitive (如 Line2D ， Rectangle ， Text ， Image 等等）。这些方法会创建 primitive Artist 实例，并且添加这些实例到对应的 container 上去，然后必要的时候会绘制这些图形。

Subplot 就是一个特殊的 Axes ，其实例是位于网格中某个区域的 Subplot 实例。其实你也可以在任意区域创建 Axes ，通过 Figure.add_axes([left,bottom,width,height]) 来创建一个任意区域的 Axes ，其中 left,bottom,width,height 都是[0--1]之间的浮点数，他们代表了相对于 Figure 的坐标。

1 .patch 属性

Axes 包含了一个 .patch 属性，对于卡迪尔坐标系而言，它是一个 Rectangle ；对于极坐标而言，它是一个 Circle 。这个 .patch 属性决定了 plotting region 的形状、背景和边框。

2 常用绘图方法

当调用 Axes.plot() 方法时，该方法会创建一个 matplotlib.lines.Line2D 实例，然后会利用传给 .plot() 的关键字参数来更新该 Line2D 的属性，然后将这个 Line2D 添加到 Axes.lines 列表中。该方法返回的刚创建的 Line2D 列表，因为你可以传递多个 (x,y) 值从而创建多个 Line2D 。

当调用 Axes.hist() 方法时，类似于 .plot() 方法，不过它会添加 patches 到 Axes.patches 列表。

你不应该直接通过 Axes.lines 和 Axes.patches 列表来添加图表。因为当你通过 .plot() 和 .hist() 等方法添加图表时， matplotlib 会做许多工作而不仅仅是添加绘图组件到 Axes.lines 或者 Axes.patches 列表中。

但是你可以使用 Axes 的辅助方法 .add_line() 和 .add_patch() 方法来添加。

3 常用 Axes 方法

下面是 Axes 用于创建 primitive Artist 以及添加他们到相应的 container 中的方法：

• ax.annotate() ：创建 text annotation （ Annotate 对象），然后添加到 ax.texts 列表中。
• ax.bar() ：创建 bar chart （ Rectangle 对象），然后添加到 ax.patches 列表中。
• ax.errorbar() ：创建 error bar plot （ Line2D 对象和 Rectangle 对象），然后添加到 ax.lines 列表中和 ax.patches 列表中。
• ax.fill() ：创建 shared area （ Polygon 对象），然后添加到 ax.patches 列表中
• ax.hist() ：创建 histogram （ Rectangle 对象），然后添加到 ax.patches 列表中。
• ax.imshow() ：创建 image data （ AxesImage 对象），然后添加到 ax.images 列表中。
• ax.legend() ：创建 axes legends （ Legend 对象），然后添加到 ax.legends 列表中。
• ax.plot() ：创建 xy plot （ Line2D 对象），然后添加到 ax.lines 列表中。
• ax.scatter() ：创建 scatter charts （ PolygonCollection 对象），然后添加到 ax.collections 列表中。
• ax.text() ：创建 text （ Text 对象），然后添加到 ax.texts 列表中。

4 Axes 的坐标轴

另外 Axes 还包含两个最重要的 Artist container ：

• ax.xaxis ： XAxis 对象的实例，用于处理 x 轴 tick 以及 label 的绘制
• ax.yaxis ： YAxis 对象的实例，用于处理 y 轴 tick 以及 label 的绘制

Axes 包含了许多辅助方法来访问和修改 XAxis 和 YAxis ，这些辅助方法其实内部调用的是 XAxis 和 YAxis 的方法。因此通常情况下你不需要直接调用 XAxis 和 YAxis 的方法。

c. Axis 类

matplotlib.axis.Axis 实例处理 tick line 、 grid line 、 tick label 以及 axis label 的绘制。通常你可以独立的配置 y 轴的左边 tick 以及右边的 tick ，也可以独立地配置 x 轴的上边 tick 以及下边的 tick 。

Axis 也存储了数据用于内部的缩放以及自适应处理。它还有 Locator 实例和 Formatter 实例用于控制 tick 摆放的位置以及 tick 的标注字符串。

每个 Axis 都有一个 .label 属性，也有 major tick 列表和 minor tick 列表。这些 tick 是 XTick 和 YTick 的实例，他们存放着实际的 line primitive 以及 text primitive 来渲染 tick 以及 ticklabel 。

tick 是动态创建的，只有在需要创建的时候才创建（比如缩放的时候）。 Axis 也提供了一些辅助方法来获取 tick label 、 tick location 等等：

• Axis.get_major_ticks() ：获取 major tick 列表（一个 Tick 对象的列表）
• Axis.get_minor_ticks() ：获取 minor tick 列表（一个 Tick 对象的列表）
• Axis.get_ticklocs() ：获取 tick location 列表。 可以通过 minor=True|False 关键字参数控制输出 minor 还是 major 的 tick location 。
• Axis.get_ticklabels() ：获取 tick label 列表（一个 Text 实例的列表）。 可以通过 minor=True|False 关键字参数控制输出 minor 还是 major 的 tick label 。
• Axis.get_ticklines() ：获取 tick line 列表（一个 Line2D 实例的列表）。 可以通过 minor=True|False 关键字参数控制输出 minor 还是 major 的 tick line 。
• Axis.get_scale() ：获取坐标轴的缩放属性，如 'log' 或者 'linear'
• Axis.get_view_interval() :获取内部的 axis view limits 实例
• Axis.get_data_interval() :获取内部的 axis data limits 实例
• Axis.get_gridlines() :获取 grid line 的列表
• Axis.get_label() :获取 axis label (一个 Text 实例)
• Axis.get_major_locator() :获取 major tick locator (一个 matplotlib.ticker.Locator 实例)
• Axis.get_minor_locator() :获取 minor tick locator (一个 matplotlib.ticker.Locator 实例)
• Axis.get_major_formatter() :获取 major tick formatter (一个 matplotlib.ticker.Formatter 实例)
• Axis.get_minor_formatter() :获取 minor tick formatter (一个 matplotlib.ticker.Formatter 实例)
• Axis.grid() :一个开关，用于控制 major 或者 minor 的 tick 的 on|off

d. Tick 类

matplotlib.axis.Tick 类是从 Figure --> Axes --> Tick 这个 container 体系中最末端的 container 。 Tick 容纳了 tick 、 grid line 以及 tick 对应的 label 。所有的这些都可以通过 Tick 的属性获取:

• Tick.tick1line ：一个 Line2D 实例
• Tick.tick2line ：一个 Line2D 实例
• Tick.gridline ：一个 Line2D 实例
• Tick.label1 ：一个 Text 实例
• Tick.label2 ：一个 Text 实例
• Tick.gridOn ：一个布尔值，决定了是否绘制 tickline
• Tick.tick1On ：一个布尔值，决定了是否绘制 1st tickline
• Tick.tick2On ：一个布尔值，决定了是否绘制 2nd tickline
• Tick.label1On ：一个布尔值，决定了是否绘制 1st tick label
• Tick.label2On ：一个布尔值，决定了是否绘制 2nd tick label

y 轴分为左右两个，因此 tick1* 对应左侧的轴； tick2* 对应右侧的轴。 x 轴分为上下两个，因此 tick1* 对应上侧的轴； tick2* 对应下侧的轴。