这是从 Matplotlib 的英文手册中翻译过来的中文手册，由于时间仓促，浅浅词汇量有限。因此如果有哪里翻译的不好，请在评论区指出，谢谢。

用户指南中包含了五大部分：

如果您喜欢 Matplotlib，并且苦于寻找不到中文手册的话，这个系列很适合您哦。

本教程涉及了一些基础的图案样式用法以及最好的练习方式来帮助你开始学习 Matplotlib 。

Matplotlib 具有广泛的代码库，可能会使得许多新用户望而却步。然而，绝大多数的 Matplotlib 函数可以通过相当简单的概念框架与少量的重要知识来理解。

使用 Matplotlib 绘图有一系列的操作相关，从最普遍的操作开始，例如说把一个二维数组轮廓化，到更加细化的操作，比如说我们让屏幕上的散点像素变成红色，这就是从广义到狭义，从宽泛到具体。使用 Matplotlib 绘图程序包的目的是通过有用的控制手段来帮助您尽可能地轻松完成数据的可视化。尽管我们很多时候使用的是相对高级的程序命令，但是在您有需要的时候，也可以使用较为低级的程序指令来完成您所指派的可视化工作。

因此，Matplotlib 采用层次结构来组成起代码库。顶部是它的状态机环境，由 matplotlib.pyplot 模块来提供。在这个层次上，使用简单的程序函数可以把线、图像、文本等相关绘图元素添加到当前程序所即将生成的可视化图形中。

Matplotlib 顶部的下一层次是面对对象的界面，其中 pyplot 仅仅只是用于一些功能，比如说图形创建，用户可以显式创建并且跟踪定位到图形和轴对象。在这个层次上，用户可以使用 pyplot 来创建图形，通过这些图形，用户可以创建一个或者是多个轴对象。然后，这些轴对象都能用于大多数的绘图交互中。

当然如果你们有需要的话，是可以将 pyplot 层直接删掉的，从而保存纯面向对象的方法用于进行更多地控制，比如说在 GUI 应用中嵌入由 Matplotlib 生成的图片。

【此图源于 http://matplotlib.org，我对其中的英文内容做出了相关翻译标注。后续图片均由本文中的代码在线下亲自生成。】

如上图，是一个完整的图形。这个图形会跟踪定位每一个子轴，以及一点点的特殊部分，比如说标题、图例等，哦，还有一个画布，实际上我们不怎么关心画布，因为你压根看不见它，它只是程序用来绘制图形用的，跟我们是没有关系的。但是要记住的是，一个图形可以有任意数量的轴线，但是至少要有一条轴，不然它就不是图形了。

pyplot 是创建一个新图形最简单的办法：

这就是您所认为的“绘图”了，它是一个具有数据的图像区域。一个给定的图形可以有很多很多的轴，但是给定的轴对象只能在一个图形中出现。轴包含两个或者三个轴对象（这里要注意轴和中轴之间的差异【也就是 Axes 和 Axis 的差异】），这些轴对象负责控制对数据的限制（数据限制可以通过 set_xlim() 和 set_ylim()这几个轴方法来控制）每一个轴对象都有标题，可使用 set_titile() 进行设置，还有使用 set_xlabel() 和 set_ylabel() 对 X 轴和 Y 轴进行设置。

这里再提一下，Axes 类及其成员函数是面对对象的主要接入点。

这个对象有点儿类似数字线。它们负责设置图形限制并且生成刻度以及刻度标签。刻度位置由 Lacator 对象确定，刻度标签字符串由 Formatter 格式化。刻度定位器和字符格式化程序之间的正确组合可以很好的控制刻度线的位置及其标签内容。

当你使用 Matplotlib 进行绘图时，你就已经是一个可爱的艺术家了。基本上，你在图形上看见的所有内容都是美术作品，甚至包括图、轴和中枢轴对象。比较普通的就是比如说，Text 对象， Line2D 对象