系统学习Matplotlib

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系统学习Matplotlib

来源：pythonic生物人

本文从全局介绍Python可视化生态系统，以及其代表Matplotlib；
内容少量参考书籍《Scientific Visualization: Python + Matplotlib》的Introduction部分

Python可视化“武器库”：PyViz

Python拥有及其丰富的可视化“武器库”(PyViz，Python tools for data visualization) )，从构建底层来看，主要依赖javascript、Matplotlib、OpenGL而构建。

源自Python scientific visualisation landscape in 2018

从用途来看，可进一步细化(展示部分工具)，以上整理自，该网站实时更新Python可视化工具的Github Stars数目、下载量、迭代情况等，例如仪表盘核心底层高阶封装空间地理图形网络已经去世等等，可惜的是，在这如此之多工具中，出自国内的屈指可数，质量不错的只遇见两个，

继Pyecharts之后，又一款国产可视化软件
PyEcharts-交互666的Python绘图工具
以上诸多工具Pythonic生物人都写过教程，可以翻阅Python可视化专栏免费阅读。

选趁手的Python可视化"武器"？

面对如此之多的工具，如何做到因地制宜，Nicolas P. Rougier建议抉择前先回答自己6个问题：

目标是桌面展示，还是Web展示?
是否需要复杂的3D渲染?
是否需要达到出版级别?
是否需要展示大数据?
所用工具是否拥有活跃的社区?
所用工具是否拥有完整的说明文档和“保姆级别”教程?

得到自己的答案后，就可愉快的选取工具了，比如

比如为了和jupyter交互，可选bokeh；
为了快速获取静态图表，Seaborn或altair都是一个很好的选择；
为了空间地理可视化，cartopy、basemap都可；
.......

S级"武器"Matplotlib

在诸多工具中，Matplotlib被当作de facto standard，已经迭代过多个版本，但是，Matplotlib的初衷一直没变：

Matplotlib初衷，源自Nicolas P. Rougier
- to replace the popular Matlab graphics engine
- to support different platforms
- to have high quality raster and vector output
- to provide support for mathematical expressions
- to work interactively from the shell

Matplotlib两种绘图方法：

matplotlib.pyplot
面向对象方法
两种方法详细介绍👉Matplotlib绘图方式|图形结构

纪念John D. Hunter博士

In memory of John D. Hunter (1968 — 2012), creator of the Matplotlib library。

Matplotlib由John D. Hunter博士于2003年开发并发布，但John D. Hunter已经去世，他的一生辉煌而短暂，但是他开发的的Matplotlib开源库还在继续着辉煌，国内介绍的资料太少了，查阅了一番整理如下：

John D. Hunter1968 出身于美国的田纳西州代尔斯堡。
之后求学于普林斯顿大学。
2003年发布Matplotlib 0.1版，初衷是博士研究期间为可视化癫痫患者的脑电图（ECoG）数据；
之后，美国国家航空航天局（NASA）太空望远镜科学研究所的哈勃望远镜背后团队（Hubble Space Telescope），选择Matplotlib作为了画图程序包，并一直为 Matplotlib 开发团队提供资金支持，从而大大促进了 Matplotlib的发展。
2004 年于芝加哥大学获得神经生物学方向博士学位（真是生物人遍布各行各业）。
2005年供职于芝加哥的一家投资公司，从事量化分析。
之后以董事的身份创立了专为数据科学赞助的非盈利组织NumFOCUS Foundation。
2007年美国凤凰号探测器（Phoenix spacecraft）登录火星，NASA使用Matplotlib可视化了第一张黑洞的图片👇
2012年因John D. Hunter个人对Python和数据科学方向的杰出贡献，被Python社区授予第一届PSF Distinguished Service Awards奖项 ：/。
2012.08 因患恶性结肠癌英年早逝，享年44岁。
虽然Matplotlib之父已经去世，但是，大量开源爱好者在fork着这个可视化包，延续着辉煌。
NumFOCUS组织每年夏天会赞助1到2个学生，在高级贡献者的带领下，为Matplolib全职工作10周左右（2018年奖金多达$6,000）：。
2013年起，SciPy每年举行可视化比赛：John Hunter Excellence in Plotting Competition，一是为了为了纪念John Hunter的贡献，二是为了强调数据可视化对科学进步的重要性，并展示开源软件力量。.html ；奖金优渥（2020年1st prize: ；750；3rd prize: $500）：.html。

John Hunter Excellence in Plotting Competition 2020年一等奖作品，展示气候变化，2013年以来历年大赛获奖作品

本书主要内容

本书主要由四部分组成，

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精选资料

回复关键词，获取对应的资料：

关键词	资料名称
600	《Python知识手册》
md	《Markdown速查表》
time	《Python时间使用指南》
str	《Python字符串速查表》
pip	《Python：Pip速查表》
style	《Pandas表格样式配置指南》
mat	《Matplotlib入门100个案例》
px	《Plotly Express可视化指南》