@[DataWhale打卡]第二回：艺术画笔见乾坤
艺术画笔见乾坤！

一、概述

讲了matplotlib的基本框架
即：matplotlib的原理或者说基础逻辑是，用Artist对象在画布(canvas)上绘制(Render)图形。

1. matplotlib的三层api

• matplotlib.backend_bases.FigureCanvas ：代表了绘图区，所有的图像都是在绘图区完成的
• matplotlib.backend_bases.Renderer： 代表了渲染器，可以近似理解为画笔，控制如何在 FigureCanvas 上画图。
• matplotlib.artist.Artist： 代表了具体的图表组件，即调用了Renderer的接口在Canvas上作图。

通常来说，我们95%的时间，都是用来和matplotlib.artist.Artist类打交道的。记住这个高级的画笔–Artist

2. Artist的分类

Artist有两种类型：primitives 和containers。

• primitive是基本要素，它包含一些我们要在绘图区作图用到的标准图形对象，如曲线Line2D，文字text，矩形Rectangle，图像image等。
• container是容器，即用来装基本要素的地方，包括图形figure、坐标系Axes和坐标轴Axis。他们之间的关系如下图所示：
  
  可以看到第一个和第三个类，第一个用来创建一个figure，第三个来在figure中画出东西，像：axes坐标系，axis坐标轴等。顺着这个思路，看一下一个图片的基本思路。

3. matplotlib标准用法

matplotlib的标准使用流程为：

• 创建一个Figure实例
• 使用Figure实例创建一个或者多个Axes或Subplot实例
• 使用Axes实例的辅助方法来创建primitive

值得一提的是，Axes是一种容器，它可能是matplotlib API中最重要的类，并且我们大多数时间都花在和它打交道上。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# step 1 
# 我们用 matplotlib.pyplot.figure() 创建了一个Figure实例
fig = plt.figure()

# step 2
# 然后用Figure实例创建了一个两行一列(即可以有两个subplot)的绘图区，并同时在第一个位置创建了一个subplot
ax = fig.add_subplot(2, 1, 1) # two rows, one column, first plot

# step 3
# 然后用Axes实例的方法画了一条曲线
t = np.arange(0.0, 1.0, 0.01)
s = np.sin(2*np.pi*t)
line, = ax.plot(t, s, color='blue', lw=2)

二、自定义你的Artist对象

（其实就是在figure里画自己想要的东西。）

1. Artist属性

在图形中的每一个元素都对应着一个matplotlib Artist，且都有其对应的配置属性列表。（重点）

每个matplotlib Artist都有以下属性：

• alpha属性：透明度。值为0—1之间的浮点数
• axes属性：返回这个Artist所属的axes，可能为None
• figure属性：该Artist所属的Figure，可能为None
• label：一个text label
• visible：布尔值，控制Artist是否绘制
  更多属性列表见文档

举个例子：

• Figure.patch属性：是一个Rectangle，代表了图表的矩形框，它的大小就是图表的大小， 并且可以通过它设置figure的背景色和透明度。
• Axes.patch属性：也是一个Rectangle，代表了绘图坐标轴内部的矩形框（白底黑边）， 通过它可以设置Axes的颜色、透明度等。

# .patch
plt.figure().patch
plt.axes().patch

output：<matplotlib.patches.Rectangle at 0x2b15318f048>

该图中包含了，figure和axes两个要素，.patch返回了rectangle的属性内容。

上面知道了每一个artist都有属性，下面告诉我们属性的调用方法。

2. 属性调用方式

Artist对象的所有属性都通过相应的 get_ 和 set_ 函数进行读写。
例如下面的语句将alpha属性设置为当前值的一半：

a = o.get_alpha()
o.set_alpha(0.5*a)
如果想一次设置多个属性，也可以用set方法：

o.set(alpha=0.5, zorder=2)
可以使用 matplotlib.artist.getp(o,“alpha”) 来获取属性，如果指定属性名，则返回对象的该属性值；如果不指定属性名，则返回对象的所有的属性和值。

import matplotlib
# Figure rectangle的属性
matplotlib.artist.getp(fig.patch)

output：
    agg_filter = None
    alpha = None
    animated = False
    antialiased or aa = False
    bbox = Bbox(x0=0.0, y0=0.0, x1=1.0, y1=1.0)
    capstyle = butt
    children = []
    clip_box = None
    clip_on = True
    clip_path = None
    contains = None
    data_transform = BboxTransformTo(     TransformedBbox(         Bbox...
    edgecolor or ec = (1.0, 1.0, 1.0, 0.0)
    extents = Bbox(x0=0.0, y0=0.0, x1=432.0, y1=288.0)
    facecolor or fc = (1.0, 1.0, 1.0, 0.0)
    figure = Figure(432x288)
    fill = True
    gid = None
    hatch = None
    height = 1
    in_layout = False
    joinstyle = miter
    label = 
    linestyle or ls = solid
    linewidth or lw = 0.0
    patch_transform = CompositeGenericTransform(     BboxTransformTo(   ...
    path = Path(array([[0., 0.],        [1., 0.],        [1.,...
    path_effects = []
    picker = None
    rasterized = None
    sketch_params = None
    snap = None
    transform = CompositeGenericTransform(     CompositeGenericTra...
    transformed_clip_path_and_affine = (None, None)
    url = None
    verts = [[  0.   0.]  [432.   0.]  [432. 288.]  [  0. 288....
    visible = True
    width = 1
    window_extent = Bbox(x0=0.0, y0=0.0, x1=432.0, y1=288.0)
    x = 0
    xy = (0, 0)
    y = 0
    zorder = 1

现在我们知道了如何检查和设置给定对象的属性，我们还需要知道如何获取该对象。

三、基本元素 - primitives

前文介绍到，Artist包含两种对象：基本要素-primitives 和 容器-containers。

• primitives是基本要素，它包含一些我们要在绘图区作图用到的标准图形对象，如曲线Line2D，文本text，矩形Rectangle，图像image等。
• container是容器，即用来装基本要素的地方，包括图形figure、坐标系Axes和坐标轴Axis。

本章重点介绍下 primitives 的几种类型：曲线-Line2D，矩形-Rectangle，图像-image （其中文本-Text较为复杂，会在之后单独详细说明。）

1. 2DLines

在matplotlib中曲线的绘制，主要是通过类 matplotlib.lines.Line2D 来完成的。
它的基类: matplotlib.artist.Artist

matplotlib中线-line的含义：它表示的可以是连接所有顶点的实线样式，也可以是每个顶点的标记。此外，这条线也会受到绘画风格的影响，比如，我们可以创建虚线种类的线。

其中常用的的参数有：

• xdata:需要绘制的line中点的在x轴上的取值，若忽略，则默认为range(1,len(ydata)+1)
• ydata:需要绘制的line中点的在y轴上的取值
• linewidth:线条的宽度
• linestyle:线型
• color:线条的颜色
• marker:点的标记，详细可参考markers API
• markersize:标记的size

其他详细参数可参考Line2D官方文档

a. 如何设置Line2D的属性

有三种方法可以用设置线的属性。

1. 直接在plot()函数中设置

import matplotlib.pyplot as plt
x = range(0,5)
y = [2,5,7,8,10]
plt.plot(x,y, linewidth=10) # 设置线的粗细参数为10

2. 通过获得线对象，对线对象进行设置

x = range(0,5)
y = [2,5,7,8,10]
line, = plt.plot(x, y, '-')
line.set_antialiased(False) # 关闭抗锯齿功能

3. 获得线属性，使用setp()函数设置

x = range(0,5)
y = [2,5,7,8,10]
lines = plt.plot(x, y)
plt.setp(lines, color='r', linewidth=10)

b. 如何绘制lines

1) 绘制直线line
常用的方法有两种

• pyplot方法绘制
• Line2D对象绘制

1. pyplot方法绘制

import matplotlib.pyplot as plt
x = range(0,5)
y = [2,5,7,8,10]
plt.plot(x,y)

2. Line2D对象绘制

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D      

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
line = Line2D(x, y)
ax.add_line(line)
ax.set_xlim(min(x), max(x))
ax.set_ylim(min(y), max(y))

plt.show()

2) errorbar绘制误差折线图
pyplot里有个专门绘制误差线的功能，通过errorbar类实现.

其中最主要的参数是前几个:

• x：需要绘制的line中点的在x轴上的取值
• y：需要绘制的line中点的在y轴上的取值
• yerr：指定y轴水平的误差
• xerr：指定x轴水平的误差
• fmt：指定折线图中某个点的颜色，形状，线条风格，例如‘co–’
• ecolor：指定error bar的颜色
• elinewidth：指定error bar的线条宽度

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
x = np.arange(10)
y = 2.5 * np.sin(x / 20 * np.pi)
yerr = np.linspace(0.00001, 0.2, 10)
plt.errorbar(x, y + 3, yerr=yerr, label='both limits (default)')

2. patches

matplotlib.patches.Patch类是二维图形类。它的基类是matplotlib.artist.Artist，它的构造函数：
详细清单见 matplotlib.patches API

Patch(edgecolor=None, facecolor=None, color=None,
linewidth=None, linestyle=None, antialiased=None,
hatch=None, fill=True, capstyle=None, joinstyle=None,
**kwargs)

a. Rectangle-矩形

Rectangle矩形类在官网中的定义是： 通过锚点xy及其宽度和高度生成。
Rectangle本身的主要比较简单，即xy控制锚点，width和height分别控制宽和高。它的构造函数：

class matplotlib.patches.Rectangle(xy, width, height, angle=0.0, **kwargs)

在实际中最常见的矩形图是hist直方图和bar条形图。

1) hist-直方图

matplotlib.pyplot.hist(x,bins=None,range=None, density=None, bottom=None, histtype=‘bar’, align=‘mid’, log=False, color=None, label=None, stacked=False, normed=None)

下面是一些常用的参数：

• x: 数据集，最终的直方图将对数据集进行统计
• bins: 统计的区间分布
• range: tuple, 显示的区间，range在没有给出bins时生效
• density: bool，默认为false，显示的是频数统计结果，为True则显示频率统计结果，这里需要注意，频率统计结果=区间数目/(总数*区间宽度)，和normed效果一致，官方推荐使用density
• histtype: 可选{‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’}之一，默认为bar，推荐使用默认配置，step使用的是梯状，stepfilled则会对梯状内部进行填充，效果与bar类似
• align: 可选{‘left’, ‘mid’, ‘right’}之一，默认为’mid’，控制柱状图的水平分布，left或者right，会有部分空白区域，推荐使用默认
• log: bool，默认False,即y坐标轴是否选择指数刻度
• stacked: bool，默认为False，是否为堆积状图

hist绘制直方图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 
x=np.random.randint(0,100,100) #生成【0-100】之间的100个数据,即 数据集 
bins=np.arange(0,101,10) #设置连续的边界值，即直方图的分布区间[0,10],[10,20]... 
plt.hist(x,bins,color='fuchsia',alpha=0.5)#alpha设置透明度，0为完全透明 
plt.xlabel('scores') 
plt.ylabel('count') 
plt.xlim(0,100)#设置x轴分布范围 plt.show()

hist绘制直方图

import pandas as pd
import re
df = pd.DataFrame(columns = ['data'])
df.loc[:,'data'] = x
df['fenzu'] = pd.cut(df['data'], bins=bins, right = False,include_lowest=True)

df_cnt = df['fenzu'].value_counts().reset_index()
df_cnt.loc[:,'mini'] = df_cnt['index'].astype(str).map(lambda x:re.findall('\[(.*)\,',x)[0]).astype(int)
df_cnt.loc[:,'maxi'] = df_cnt['index'].astype(str).map(lambda x:re.findall('\,(.*)\)',x)[0]).astype(int)
df_cnt.loc[:,'width'] = df_cnt['maxi']- df_cnt['mini']
df_cnt.sort_values('mini',ascending = True,inplace = True)
df_cnt.reset_index(inplace = True,drop = True)

#用Rectangle把hist绘制出来
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
#rect1 = plt.Rectangle((0,0),10,10)
#ax1.add_patch(rect)

#ax2 = fig.add_subplot(212)
for i in df_cnt.index:
    rect =  plt.Rectangle((df_cnt.loc[i,'mini'],0),df_cnt.loc[i,'width'],df_cnt.loc[i,'fenzu'])
#rect2 = plt.Rectangle((10,0),10,5)
    ax1.add_patch(rect)
#ax1.add_patch(rect2)
ax1.set_xlim(0, 100)
ax1.set_ylim(0, 16)
plt.show()

2) bar-柱状图

matplotlib.pyplot.bar(left, height, alpha=1, width=0.8, color=, edgecolor=, label=, lw=3)

下面是一些常用的参数：

• left：x轴的位置序列，一般采用range函数产生一个序列，但是有时候可以是字符串
• height：y轴的数值序列，也就是柱形图的高度，一般就是我们需要展示的数据；
• alpha：透明度，值越小越透明
• width：为柱形图的宽度，一般这是为0.8即可；
• color或facecolor：柱形图填充的颜色；
• edgecolor：图形边缘颜色
• label：解释每个图像代表的含义，这个参数是为legend()函数做铺垫的，表示该次bar的标签

bar绘制柱状图

import matplotlib as mpl
y = range(1,17)
plt.bar(np.arange(16), y, alpha=0.5, width=0.5, color='yellow', edgecolor='red', label='The First Bar', lw=3)

Rectangle矩形类绘制柱状图

#import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)

for i in range(1,17):
    rect =  plt.Rectangle((i+0.25,0),0.5,i)
    ax1.add_patch(rect)
ax1.set_xlim(0, 16)
ax1.set_ylim(0, 16)
plt.show()

b. Polygon-多边形

matplotlib.patches.Polygon类是多边形类。其基类是matplotlib.patches.Patch，它的构造函数：

class matplotlib.patches.Polygon(xy, closed=True, **kwargs)

xy是一个N×2的numpy array，为多边形的顶点。
closed为True则指定多边形将起点和终点重合从而显式关闭多边形。

matplotlib.patches.Polygon类中常用的是fill类，它是基于xy绘制一个填充的多边形，它的定义：

matplotlib.pyplot.fill(*args, data=None, **kwargs)

参数说明 : 关于x、y和color的序列，其中color是可选的参数，每个多边形都是由其节点的x和y位置列表定义的，后面可以选择一个颜色说明符。您可以通过提供多个x、y、[颜色]组来绘制多个多边形。

fill绘制图形

import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 5 * np.pi, 1000) 
y1 = np.sin(x)
y2 = np.sin(2 * x) 
plt.fill(x, y1, color = "g", alpha = 0.3)

c. Wedge-契形

matplotlib.patches.Polygon类是多边形类。其基类是matplotlib.patches.Patch，它的构造函数：

class matplotlib.patches.Wedge(center, r, theta1, theta2, width=None, **kwargs)

一个Wedge-契形 是以坐标x,y为中心，半径为r，从θ1扫到θ2(单位是度)。
如果宽度给定，则从内半径r -宽度到外半径r画出部分楔形。wedge中比较常见的是绘制饼状图。

matplotlib.pyplot.pie语法：

matplotlib.pyplot.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=0, 0, frame=False, rotatelabels=False, *, normalize=None, data=None)

制作数据x的饼图，每个楔子的面积用x/sum(x)表示。
其中最主要的参数是前4个：

• x：契型的形状，一维数组。
• explode：如果不是等于None，则是一个len(x)数组，它指定用于偏移每个楔形块的半径的分数。
• labels：用于指定每个契型块的标记，取值是列表或为None。
• colors：饼图循环使用的颜色序列。如果取值为None，将使用当前活动循环中的颜色。
• startangle：饼状图开始的绘制的角度。

pie绘制饼状图

import matplotlib.pyplot as plt 
labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'
sizes = [15, 30, 45, 10] 
explode = (0, 0.1, 0, 0) 
fig1, ax1 = plt.subplots() 
ax1.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90) 
ax1.axis('equal') # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle. 
plt.show()

wedge绘制饼图

import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.patches import Circle, Wedge
from matplotlib.collections import PatchCollection

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
theta1 = 0
sizes = [15, 30, 45, 10] 
patches = []
patches += [
    Wedge((0.3, 0.3), .2, 0, 54),             # Full circle
    Wedge((0.3, 0.3), .2, 54, 162),  # Full ring
    Wedge((0.3, 0.3), .2, 162, 324),              # Full sector
    Wedge((0.3, 0.3), .2, 324, 360),  # Ring sector
]
colors = 100 * np.random.rand(len(patches))
p = PatchCollection(patches, alpha=0.4)
p.set_array(colors)
ax1.add_collection(p)
plt.show()

3. collections

collections类是用来绘制一组对象的集合，collections有许多不同的子类，如RegularPolyCollection, CircleCollection, Pathcollection, 分别对应不同的集合子类型。其中比较常用的就是散点图，它是属于PathCollection子类，scatter方法提供了该类的封装，根据x与y绘制不同大小或颜色标记的散点图。 它的构造方法：

Axes.scatter(self, x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=, edgecolors=None, *, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)

其中最主要的参数是前5个：

• x：数据点x轴的位置
• y：数据点y轴的位置
• s：尺寸大小
• c：可以是单个颜色格式的字符串，也可以是一系列颜色
• marker: 标记的类型

scatter绘制散点图

x = [0,2,4,6,8,10] 
y = [10]*len(x) 
s = [20*2**n for n in range(len(x))] 
plt.scatter(x,y,s=s) 
plt.show()

4. images

images是matplotlib中绘制image图像的类，其中最常用的imshow可以根据数组绘制成图像，它的构造函数：

class matplotlib.image.AxesImage(ax, cmap=None, norm=None, interpolation=None, origin=None, extent=None, filternorm=True, filterrad=4.0, resample=False, **kwargs)

imshow根据数组绘制图像

matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, shape=, filternorm=1, filterrad=4.0, imlim=, resample=None, url=None, *, data=None, **kwargs）

使用imshow画图时首先需要传入一个数组，数组对应的是空间内的像素位置和像素点的值，interpolation参数可以设置不同的差值方法，具体效果如下。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
methods = [None, 'none', 'nearest', 'bilinear', 'bicubic', 'spline16',
           'spline36', 'hanning', 'hamming', 'hermite', 'kaiser', 'quadric',
           'catrom', 'gaussian', 'bessel', 'mitchell', 'sinc', 'lanczos']


grid = np.random.rand(4, 4)

fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=6, figsize=(9, 6),
                        subplot_kw={'xticks': [], 'yticks': []})

for ax, interp_method in zip(axs.flat, methods):
    ax.imshow(grid, interpolation=interp_method, cmap='viridis')
    ax.set_title(str(interp_method))

plt.tight_layout()
plt.show()

四、对象容器 - Object container

容器会包含一些primitives，并且容器还有它自身的属性。
比如Axes Artist，它是一种容器，它包含了很多primitives，比如Line2D，Text；同时，它也有自身的属性，比如xscal，用来控制X轴是linear还是log的。

1. Figure容器

matplotlib.figure.Figure是Artist最顶层的container-对象容器，它包含了图表中的所有元素。一张图表的背景就是在Figure.patch的一个矩形Rectangle。
当我们向图表添加Figure.add_subplot()或者Figure.add_axes()元素时，这些都会被添加到Figure.axes列表中。

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(211) # 作一幅2*1的图，选择第1个子图
ax2 = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.7, 0.3]) # 位置参数，四个数分别代表了(left,bottom,width,height)
print(ax1) 
print(fig.axes) # fig.axes 中包含了subplot和axes两个实例, 刚刚添加的

由于Figure维持了current axes，因此你不应该手动的从Figure.axes列表中添加删除元素，而是要通过Figure.add_subplot()、Figure.add_axes()来添加元素，通过Figure.delaxes()来删除元素。但是你可以迭代或者访问Figure.axes中的Axes，然后修改这个Axes的属性。

比如下面的遍历axes里的内容，并且添加网格线：

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(211)

for ax in fig.axes:
    ax.grid(True)
    

Figure也有它自己的text、line、patch、image。你可以直接通过add primitive语句直接添加。但是注意Figure默认的坐标系是以像素为单位，你可能需要转换成figure坐标系：(0,0)表示左下点，(1,1)表示右上点。

Figure容器的常见属性：
Figure.patch属性：Figure的背景矩形
Figure.axes属性：一个Axes实例的列表（包括Subplot)
Figure.images属性：一个FigureImages patch列表
Figure.lines属性：一个Line2D实例的列表（很少使用）
Figure.legends属性：一个Figure Legend实例列表（不同于Axes.legends)
Figure.texts属性：一个Figure Text实例列表

2. Axes容器

matplotlib.axes.Axes是matplotlib的核心。大量的用于绘图的Artist存放在它内部，并且它有许多辅助方法来创建和添加Artist给它自己，而且它也有许多赋值方法来访问和修改这些Artist。

和Figure容器类似，Axes包含了一个patch属性，对于笛卡尔坐标系而言，它是一个Rectangle；对于极坐标而言，它是一个Circle。这个patch属性决定了绘图区域的形状、背景和边框。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
rect = ax.patch  # axes的patch是一个Rectangle实例
rect.set_facecolor('green')

Axes有许多方法用于绘图，如.plot()、.text()、.hist()、.imshow()等方法用于创建大多数常见的primitive(如Line2D，Rectangle，Text，Image等等）。在primitives中已经涉及，不再赘述。

Subplot就是一个特殊的Axes，其实例是位于网格中某个区域的Subplot实例。其实你也可以在任意区域创建Axes，通过Figure.add_axes([left,bottom,width,height])来创建一个任意区域的Axes，其中left,bottom,width,height都是[0—1]之间的浮点数，他们代表了相对于Figure的坐标。

你不应该直接通过Axes.lines和Axes.patches列表来添加图表。因为当创建或添加一个对象到图表中时，Axes会做许多自动化的工作:
它会设置Artist中figure和axes的属性，同时默认Axes的转换；
它也会检视Artist中的数据，来更新数据结构，这样数据范围和呈现方式可以根据作图范围自动调整。

你也可以使用Axes的辅助方法.add_line()和.add_patch()方法来直接添加。

另外Axes还包含两个最重要的Artist container：

ax.xaxis：XAxis对象的实例，用于处理x轴tick以及label的绘制
ax.yaxis：YAxis对象的实例，用于处理y轴tick以及label的绘制
会在下面章节详细说明。

Axes容器的常见属性有：
artists: Artist实例列表
patch: Axes所在的矩形实例
collections: Collection实例
images: Axes图像
legends: Legend 实例
lines: Line2D 实例
patches: Patch 实例
texts: Text 实例
xaxis: matplotlib.axis.XAxis 实例
yaxis: matplotlib.axis.YAxis 实例

3. Axis容器

matplotlib.axis.Axis实例处理tick line、grid line、tick label以及axis label的绘制，它包括坐标轴上的刻度线、刻度label、坐标网格、坐标轴标题。通常你可以独立的配置y轴的左边刻度以及右边的刻度，也可以独立地配置x轴的上边刻度以及下边的刻度。

刻度包括主刻度和次刻度，它们都是Tick刻度对象。

Axis也存储了用于自适应，平移以及缩放的data_interval和view_interval。它还有Locator实例和Formatter实例用于控制刻度线的位置以及刻度label。

每个Axis都有一个label属性，也有主刻度列表和次刻度列表。这些ticks是axis.XTick和axis.YTick实例，它们包含着line primitive以及text primitive用来渲染刻度线以及刻度文本。

刻度是动态创建的，只有在需要创建的时候才创建（比如缩放的时候）。Axis也提供了一些辅助方法来获取刻度文本、刻度线位置等等：
常见的如下：

# 不用print，直接显示结果
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"

fig, ax = plt.subplots()
x = range(0,5)
y = [2,5,7,8,10]
plt.plot(x, y, '-')

axis = ax.xaxis # axis为X轴对象
axis.get_ticklocs()     # 获取刻度线位置
axis.get_ticklabels()   # 获取刻度label列表(一个Text实例的列表）。 可以通过minor=True|False关键字参数控制输出minor还是major的tick label。
axis.get_ticklines()    # 获取刻度线列表(一个Line2D实例的列表）。 可以通过minor=True|False关键字参数控制输出minor还是major的tick line。
axis.get_data_interval()# 获取轴刻度间隔
axis.get_view_interval()# 获取轴视角（位置）的间隔

下面的例子展示了如何调整一些轴和刻度的属性(忽略美观度，仅作调整参考)：

fig = plt.figure() # 创建一个新图表
rect = fig.patch   # 矩形实例并将其设为黄色
rect.set_facecolor('lightgoldenrodyellow')

ax1 = fig.add_axes([0.1, 0.3, 0.4, 0.4]) # 创一个axes对象，从(0.1,0.3)的位置开始，宽和高都为0.4，
rect = ax1.patch   # ax1的矩形设为灰色
rect.set_facecolor('lightslategray')


for label in ax1.xaxis.get_ticklabels(): 
    # 调用x轴刻度标签实例，是一个text实例
    label.set_color('red') # 颜色
    label.set_rotation(45) # 旋转角度
    label.set_fontsize(16) # 字体大小

for line in ax1.yaxis.get_ticklines():
    # 调用y轴刻度线条实例, 是一个Line2D实例
    line.set_color('blue')    # 颜色
    line.set_markersize(25)    # marker大小
    line.set_markeredgewidth(2)# marker粗细

plt.show()

4. Tick容器

下面的例子展示了，如何将Y轴右边轴设为主轴，并将标签设置为美元符号且为绿色：

matplotlib.axis.Tick是从Figure到Axes到Axis到Tick中最末端的容器对象。
Tick包含了tick、grid line实例以及对应的label。

所有的这些都可以通过Tick的属性获取，常见的tick属性有
Tick.tick1line：Line2D实例
Tick.tick2line：Line2D实例
Tick.gridline：Line2D实例
Tick.label1：Text实例
Tick.label2：Text实例

y轴分为左右两个，因此tick1对应左侧的轴；tick2对应右侧的轴。
x轴分为上下两个，因此tick1对应下侧的轴；tick2对应上侧的轴。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(100*np.random.rand(20))

# 设置ticker的显示格式
formatter = matplotlib.ticker.FormatStrFormatter('$%1.2f')
ax.yaxis.set_major_formatter(formatter)

# 设置ticker的参数，右侧为主轴，颜色为绿色
ax.yaxis.set_tick_params(which='major', labelcolor='green',
                         labelleft=False, labelright=True)

plt.show()