Matplotlib plt.show函数的作用

Matplotlib是Python中著名的数据可视化库，它提供了非常丰富的绘图函数和工具，可绘制静态、动态、交互式和高质量的图表。Matplotlib官方文档对它的描述如下：

Matplotlib是一个Python2D绘图库，用于生成出版质量的图形，以多种硬拷贝格式和跨平台交互式环境生成。Matplotlib能够绘制多种形式的图表，如线图、散点图、条形图、误差图、直方图、等高线图、3D图、图像等。Matplotlib的一个很好的特点是其返回的图形具有可修改对象的层次结构，通过它可以轻松地改变图表中的元素。

在使用Matplotlib进行绘图时，最常用的模块是matplotlib.pyplot，一般将它昵称为plt。不管是绘制简单的图形还是复杂的图表，都需要用到plt这个模块。因此，在正式使用它之前，先让我们简单了解一下plt中的常用函数。

plt.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True, FigureClass=, clear=False, **kwargs)
plt.plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs)
plt.show()

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plt.figure函数的作用

Matplotlib中，plt.figure函数用于创建一个新的图形（figure），并且可以指定图形的大小和分辨率等属性。

在实际应用中，在绘制多图时，我们需要使用到plt.figure函数，它的使用方法如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 数据
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 50)
y = np.sin(x)

# 绘图
plt.figure(num=1, figsize=(8, 4))  # 创建一个名为"num"的窗口，并指定大小（单位：英寸）
plt.plot(x, y)

# 显示
plt.show()

在该示例中，我们首先使用NumPy生成一组正弦函数的样本，然后通过plt.plot将它们绘制出来。这个过程与使用Matplotlib库绘制简单线图非常相似。区别在于我们在使用plt.plot之前，还需要使用plt.figure显式地创建一张空图。为什么要显式创建一张图？这样有什么好处呢？

其实，当我们使用Matplotlib绘制图表时，Matplotlib中采用的是“Figure”、“Axes”、“Axis”这样的对象模型。其中，“Figure”指的是整张图，“Axes”指的是图中的绘图区域，“Axis”指的是坐标轴。

如果我们不显示的创建一张图，Matplotlib就会自动帮我们创建Figure对象，但我们并不知道它创建的对象是哪一个，也无法对对象进行更多的配置和操作。而通过plt.figure显式地创建一张图，我们就可以在之后进行更加灵活的配置和操作了。

所以，如果我们想更灵活地控制图形的各种元素，比如说背景颜色、边框线条粗细、大小、标题等等，就应该使用plt.figure。

总结

在这篇文章中，我们简要介绍了Matplotlib的基础知识。我们了解到，Matplotlib是一个非常强大的数据可视化库，它允许我们绘制出版质量的图像，并且提供了丰富的绘图函数和工具。我们熟悉了plt.figure、plt.plot和plt.show等常用的Matplotlib函数，以及它们在绘图过程中的作用。

需要注意的是，在实际应用中，Matplotlib还有很多高级功能需要学习掌握，如通过Subplot将多个图像组合在一起显示、通过GridSpec实现自定义布局、通过FigureCanvas进行交互式绘图等等。因此，如果我们想更加灵活地控制图像的各种元素，就需要深入学习Matplotlib库，熟悉并掌握其所有的高级功能。

最后，我希望这篇文章对你了解Matplotlib有一定的帮助。如果你对Matplotlib有更深入的了解或者更好的操作技巧，欢迎在评论区分享给大家！