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fantastic-matplotlib/README.md

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# Fantastic-Matplotlib
![](https://matplotlib.org/_static/logo2_compressed.svg)
本项目《Fantastic-Matplotlib》是Datawhale🐳数据可视化小组的一个开源项目。
Matplotlib可以说是python数据可视化最重要且常见的工具之一每一位和数据打交道的人几乎都不可避免要用到此外也有大量的可视化工具是基于matplotlib做的二次开发。
设计这样一套开源教程的初衷在于笔者最初在用python做数据可视化时面临两大痛点
- 没有系统梳理matplotlib的绘图接口常常是现用现查用过即忘效率极低
- 没有深入理解matplotlib的设计框架往往是只会复制粘贴不知其所以然面对复杂图表时一筹莫展
基于此,为了彻底解决这些痛点,笔者下定决心通读[官方文档](https://matplotlib.org/)相比于市面上的很多学习材料官方文档的内容极为详细而全面更重要的是其阐明了matplotlib包的设计架构这些对于我们掌握并应用是非常有帮助的。在通读完官方文档并结合一定的归纳总结与实践之后笔者能明显察觉到对于matplotlib的理解上了一个层次。
如果屏幕前的你们,也正在面临以上说的这两个痛点,那么学习本项目教程将会是一个不错的选择。
本项目重点希望在两个层面帮助读者构建matplotlib的知识体系
- 从图形布局文本样式等多维度系统梳理matplotlib的绘图方法构建对于绘图方法的整体理解
- 从绘图API层级接口等方面阐明matplotlib的设计理念摆脱只会复制粘贴的尴尬处境
最后还要说的是,对于学习完本教程的读者,若是仍然觉得学有余力不过瘾,强烈建议按需阅读官方文档,相信你一定会有所收获的。
关于本项目的名称fantastic-matplotlib在笔者精读过官网文档之后才愈发觉得精妙仿佛看到了一角下的广袤冰山被它强大的功能和精巧的设计惊艳到了之前对于matplotlib的了解还是过于浅薄因此想用fantastic来表示笔者的感慨也希望能够通过这样一个开源教程带领读者领略的matplotlib的精彩之处。
## 使用说明
使用前请将matplotlib升级到最新版本V3.3.3(2020年12月),否则会出现报错现象。
## 目录
* 第一回Matplotlib初相识
和matplotlib的初次邂逅赶紧拿出画布画笔一段奇幻的旅途即将开启
* 第二回:艺术画笔见乾坤
挥舞起手中的艺术画笔,发挥想象力,在画布上自由地绘制图形
* 第三回:布局格式定方圆
没有规矩不成方圆,你应当开始学会如何合理地在画布上布局了
* 第四回:文字图例尽眉目
为了让你的画流传更久远,快来学习下如何在画布上题字吧
* 第五回:样式色彩秀芳华
下一步你需要学习下怎么样绘制出更加花样繁复,色彩绚丽的画了
* 第六回:场景案例显神通
最后你应当要了解不同场景下的绘图技巧,正好像山水/人物/花鸟画都有各自的独特技巧一样
## 致谢
感谢以下Datawhale成员对项目推进作出的贡献(排名不分先后)
**贡献者名单**
| 成员 | 个人简介 | 个人主页 |
| ------ | ------------------------------------------- | -------------------------------------------------- |
| 杨剑砺 | Datawhale成员项目负责人数据分析师 | 公众号:口羊的数据分析实验室 |
| 杨煜 | Datawhale成员数据分析师 | 公众号BI数据可视化 |
| 耿远昊 | Datawhale成员华东师范大学在读 | Githubhttps://github.com/GYHHAHA |
| 李运佳 | Datawhale成员上海交通大学在读 | 知乎https://www.zhihu.com/people/li-yun-jia-68-9 |
| 居凤霞 | Datawhale成员数据分析师南瓜书项目贡献者 | |
**项目贡献情况**
> 《Fantastic-Matplotlib》V1.0 : 项目第一版上线
项目构建与整合:杨剑砺
第一章:杨剑砺
第二章:杨煜,居凤霞
第三章:耿远昊
第四章:李运佳
第五章:杨剑砺
第六章:杨剑砺,杨煜,居凤霞,耿远昊,李运佳
## 关注我们
> "Datawhale是一个专注AI领域的开源组织以“for the learner和学习者一起成长”为愿景构建对学习者最有价值的开源学习社区。关注我们一起学习成长。"
[![img](https://raw.githubusercontent.com/datawhalechina/dive-into-cv-pytorch/master/markdown_imgs/datawhale_qrcode.jpeg)](https://raw.githubusercontent.com/datawhalechina/dive-into-cv-pytorch/master/markdown_imgs/datawhale_qrcode.jpeg)