Python学习笔记(matplotlib篇)--面向对象VSMatlab Style

Python学习笔记--在Python中如何调整颜色和样式

　　参靠视频:《Python数据可视化分析 matplotlib教程》链接：https://www.bilibili.com/video/av6989413/?p=6

所用的库及环境:

　　IDE:Pycharm

　　Python环境：python3.7

　　Matplotlib:   Matplotlib 1.11

　　Numpy：  1.15.1

面向对象VSMatlab Style

• 三种方式简介
  • pyplock:经典高层封装，到目前为止，我们所用的都是pyplot
  •  pylab: 将Matplotlib和 NumPy 合并的模块，模拟Matplotlib的编程环境
  • 面向对象的方式：将Matplotlib的精髓，更基础和更底层的方式
• 三种方式优劣
  • pyplot:简单易用，交互使用时方便，可以根据命令实时作图，但底层定制能力不足
  • pylab:完全封装，环境最接近Matlab，不推荐使用（和Matplorlib设计哲学不一致，用的久了，其实不是在正确的学习Matplorlib，所以通常情况下不推荐）
  • 面向对(Object-Oriented)的方式，接近Matplotlib基础和底层的方式，难度稍大，但定制能力强，而且是Matplorlib的精髓
  • 总结：实战中推荐，根据需求，综合使用 pyplot和OO的方式，显示导入Numpy
  • 常用模块导入代码：
    • import matplotlib pyplot as plt
    • import numpy as np
• Pylab形式

　　　　代码示例及效果

• Pyplot形式

　　　　代码示例及效果

• OO形式

　　　　代码示例及效果

结语：

　　感谢matplotlib，numply提供的文档，感谢麦子学院提供的视频教学