Python究竟如何在数据分析领域做到游刃有余？因为它有“四板斧”，分别是Matplotlib、NumPy、SciPy、Pandas。本篇博客是用于记录在我学习python的数据可视化包Matplotlab中内容。包括其基本使用和在学习过程中所遇到的一些问题。
- Matplotlib ：画图工具
- NumPy：矩阵运算库
- SciPy：数学运算工具
- Pandas ：数据处理的工具
俗话说“知己知彼，百战不殆”，在学习某个模块之前，就要了解，学习完之后我能用它来做什么，他有什么样的功能，在这里就不说了，大家可以直接移步维基百科matplotlib，不能科学上网的参考其他百科也行。这里给出Matplotlab的官方网页。
在网站 https://pythonprogramming.net/中也有许多免费优质的 python教程，如果要学习相关东西，可以看看。
接下来首先推荐一个基础的入门教程，这个教程主要是利用matplotlab进行 数据可视化操作，可以借此来熟悉使用matplotlab功能，不过它是 英文版 的，其中包括视频教程和文本教程。如果外文对有些朋友不是很友好的话，你也可以参考大佬在简书上的翻译版。
接下来的两篇帖子都是比较适合初学者阅读的，可以比较快速的对matplotlib有一个比较全面的认识。
图形要素基本概念
- 首先，你要绘制一幅图，就要知道它是由哪些要素所构成的，他们的基本含义又是什么？下面这张图可以帮助我们对
matplotlib所绘图要素有一个基本的认识。- 标题(title)：就是所绘图像名字
- 图例(legend)：区别一幅图中的不同曲线
- 网格(grid)：网格便于观察图像
- 图标(makers)：标记，有许多不同符号的选择
- 边框(spines)：
- 子图(axes)：一个figure中可以有多个子图
- x轴( x axis)：表述对应轴所代表的含义
Axis和Axes以及Figure这三者关系，你看完下图，会恍然大悟。
