### Matplotlib Cheat Sheet知识点详解
#### 一、Matplotlib简介
`Matplotlib`是一个用于Python的2D绘图库，能够以多种硬拷贝格式和跨平台的交互环境中生成出版质量级别的图形。它使得在Python脚本、Python和IPython shell、Jupyter notebook、Web应用服务器等环境中进行数据可视化变得非常简单。
#### 二、快速入门
**1. 导入模块**
```python
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
```
- **numpy (np):** 数值计算库，提供强大的数组处理功能。
- **matplotlib.pyplot (plt):** Matplotlib的子模块，提供了一系列用于绘图的命令式函数接口。
**2. 创建数据**
```python
X = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
Y = np.cos(X)
```
- `linspace(start, stop, num=50, endpoint=True)`：创建一个等差数列数组。
- `cos(X)`：计算数组`X`中的每个元素的余弦值。
**3. 绘制图形**
```python
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(X, Y, color='green')
```
- `subplots()`：创建一个新的图形窗口，并返回一个Figure对象和一个或多个Axes对象。
- `plot(X, Y, color)`：绘制线图，其中`X`为x轴数据，`Y`为y轴数据，`color`为线条颜色。
**4. 保存与显示图形**
```python
fig.savefig("figure.pdf")
plt.show()
```
- `savefig(filename)`：将当前图形保存为指定格式的文件。
- `show()`：显示图形窗口。
#### 三、图形结构剖析
- **Figure**: 整个图形的容器，可以包含多个Axes。
- **Axes**: 通常指的是单个坐标系，包括x轴、y轴以及它们上的刻度、标签和网格线等。
- **Line**: 线条，如折线图中的线条。
- **Marker**: 标记点，通常用于散点图中。
- **Grid**: 网格线，辅助观察图形。
- **Legend**: 图例，解释图形中的线条或标记点等元素。
- **Title**: 标题，位于图形顶部。
- **X axis label/Y axis label**: 坐标轴标签。
- **Tick labels**: 刻度标签，用于标注坐标轴上特定点的位置。
- **Spines**: 边框线，控制坐标轴的外观。
#### 四、子图布局
- **subplots(rows, cols)**：创建一个由多张子图组成的网格布局。
- **gridspec(rows, cols)**：更灵活地控制子图的位置和大小。
#### 五、获取帮助
- **官方网站**：`matplotlib.org`，提供了详尽的文档和教程。
- **GitHub Issues**：`github.com/matplotlib/matplotlib/issues`，提交问题和反馈。
- **Discourse**：`discourse.matplotlib.org`，社区讨论区。
- **Stack Overflow**：`stackoverflow.com/questions/tagged/matplotlib`，问题解答。
- **Gitter**：`gitter.im/matplotlib/matplotlib`，实时聊天支持。
- **Twitter**：`twitter.com/matplotlib`，官方Twitter账号。
- **Mailing List**：`Matplotlib users mailing list`，邮件列表订阅。
#### 六、基本绘图方法
- **plot([X], Y, [fmt], …)**：绘制线图。
- **scatter(X, Y, …)**：绘制散点图。
- **bar[h](x, height, …)**：绘制柱状图。
- **imshow(Z, …)**：显示图像。
- **contour[f]([X], [Y], Z, …)**：绘制等高线图。
- **pcolormesh([X], [Y], Z, …)**：绘制伪彩色图。
- **quiver([X], [Y], U, V, …)**：绘制向量场。
- **pie(X, …)**：绘制饼图。
- **text(x, y, text, …)**：在指定位置添加文本。
- **fill[_between][x](…)**：填充区域。
#### 七、高级绘图方法
- **step(X, Y, [fmt], …)**：绘制阶梯图。
- **boxplot(X, …)**：绘制箱形图。
- **errorbar(X,Y,xerr,yerr, …)**：绘制误差线图。
- **hist(X, bins, …)**：绘制直方图。
- **violinplot(D, …)**：绘制小提琴图。
- **barbs([X], [Y], U, V, …)**：绘制风向标图。
- **eventplot(positions, …)**：绘制事件图。
- **hexbin(X, Y, C, …)**：绘制六边形箱图。
通过以上知识点的介绍，我们可以看到`Matplotlib`不仅提供了一系列基础绘图功能，还支持许多高级图形的绘制。无论是科学计算还是数据分析，都能找到合适的绘图工具来直观展示数据特征。
