本教程介绍了一些基本的使用模式和最佳实践，以帮助用户开始使用Matplotlib。

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import matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np

一个简单的例子

　　Matplotlib将数据绘制在图表（Figure）上（例如，窗口、Jupyter窗口小部件等），每个图表可以包含一个或多个Axes——一个可以根据x-y坐标（或极坐标图中的θr、三维坐标图中x-y-z等）限定的区域，为方便起见，起个中文名叫做“坐标作图组件”。创建图表的最简单方法是使用pyplot.subplots创建Axes，然后用Axes.plot在Axes上绘制一些数据：

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fig, ax = plt.subplots()  #创建包含单个Axes的图形。ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3]);  #在Axes上绘制一些数据。fig.show() #显示图形

图表的构成

　　下图是Matplotlib的图表（Figure）的组成部分：

Figure（图表）

　　一个图形容器，该容器跟踪它里面所有的Axes（坐标作图组件），以及一群“特殊”艺术家（标题、图形图例、色条等），甚至嵌套的子图形容器。

　　创建新Figure（图表）的最简单方法是使用pyplot：

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fig = plt.figure()  #无Axes的空白Figurefig.show() #显示图表

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fig, ax = plt.subplots()  #有一个Axes的Figurefig.show() #显示图表

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fig, axs = plt.subplots(2, 2)  #有2x2网格Axes的Figurefig.show() #显示图表

　　通常可以方便地将Axes与Figure一起创建，但也可以在创建Figure后手动添加Axes。请注意，许多Matplotlib的后端图形界面窗口支持图形的缩放和平移。

Axes（坐标作图组件）

　　Axes是一个艺术家，依附于Figure——绘制数据图表的图形区域。它通常包括两个（在3D情况下为三个）Axis对象（请注意Axes和Axis之间的区别），这些对象提供刻度线和刻度标签，作为Axes中的数据刻度。每个Axes也有一个标题（通过set_title()设置）、一个x标签（通过set_xlabel()设置）和一个y标签（通过set _ylabel()设置）。

　　Axes类及其成员函数是使用OOP（以目标为中心的程序设计）接口的主要入口，并在其之上定义了大多数绘图方法（例如，上面显示的ax.plot()使用plot方法）。

Axis（轴）

　　这些对象设置比例和限制，并生成刻度线（轴上的标记）和刻度值（刻度线的对应的值）。刻度线的位置由Locator（定位器）对象确定，刻度值由Formatter（格式设置工具）对象格式化。正确的定位器和格式设置工具一起，可以非常精确地控制刻度线位置和刻度值。

Artist（艺术家）

　　基本上，图上可见的所有对象都是Artist艺术家（除了Figure、Axes和Axis对象）。这包括文本对象、Line2D对象、集合对象、斑点对象等。当渲染图形时，所有Artist都被绘制到canvas（画布）上。大多数Artist都绑在Axes上；致使Artist不能被多个Axes共享或从一个Axes移动到另一个Axes。