python matplotlib的三层结构   

众所周知，matplotlib这个第三方外部库功能是比较强大的，机器学习，深度学习以及人工智能方面都需要的一个库，翻译成中文，名字叫矩阵绘图库，因此，这个库是一个对数据进行统计并展示的库。

使用该库，需要先弄清楚它是分为了三个层次结构，即，容器层，辅助显示层，画像层。提出这么三层结构有什么意义吗？当然有，如果这三层结构次序是乱的 ，那么是不会正确显示数据的，也就是说，必须按照 容器层，辅助显示层，画像层这个顺序来展示数据。

容器层分为画板层和画布层，绘图区

辅助显示层分为，图例，网格，坐标轴刻度，坐标标题，图像标题等等

画像层，即，将数据生成的图形展示出来。

---

import matplotlib.pyplot as plt
import random

x=range(20)
y=[random.uniform(0,20) for i in range(20)]
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
plt.title('my home weather')
#图像的标题
plt.xticks(x[::2])
#x轴的步长
plt.yticks(y)
plt.xlabel('time')
#x轴的名称
plt.ylabel('template')
#y轴的名称
plt.plot(x,y,color='r',label='shanghai')
#图像的颜色为红色，图例是shanghai
plt.legend(loc=4)
#显示图例
plt.show()
#显示图像
#按照容器层，辅助显示层，图像层的结构写的代码

 

import matplotlib.pyplot as plt
import random
#导入包

x=range(20)
y=[random.uniform(0,20) for i in range(20)]
#数据源，使用range函数生成的随机数据
plt.title('my home weather')
plt.xticks(x[::2])
plt.yticks(y)
plt.xlabel('time')
plt.ylabel('template')
plt.plot(x,y,color='b',label='shanghai')
plt.legend(loc=4)
#以上为辅助显示层
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
#容器层，使用figure容器画图
plt.show()
#画像层，展示图片
#故意将容器层放在辅助显示层之后，图像显示混乱，出现了两个图像，其中一个空白的