Python中，一切皆为对象；Matplotlib库对于数据的可视化，依然也是全面支持OOP范式的。这一种风格的好处是几乎能够绘制任意图片，但是，对于初学者来说来有点不太友好。
基础概念
figure与axes对象
figure可以理解为一个画布，而这个画布上可以绘制1个图，也可以绘制若干个图，这样我们称这些子图为axes对象。每当进行数据可视化时，首先要确定的就是这个图片中有几个子图，以及子图在画布中如何分布。
利用以下的命令来完成
import matplotlib.pyplot as plt
# 画布中只有一个子图
fig, ax = plt.subplots(11) # 当为11时，可以省略plt.subplots()说明：这一命令产生的画布对象为fig；由于只有1个子图，所以ax只有一个元素，表示子图。
当在画布中具有多个子图时，具体意义如下：
fig, ax = plt.subplots(2, 1) # 子图总数为2*1， 为2行1列分布
# 因为具有2个子图，所以这里ax代表的是一个元组，元组的第一个元素为第一个子图
# 第二个元素为第二个子图
# 为了方便，常常会直接进行子图对象的unpack
fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(2, 1)
# 这样在随后的调用上直接可以利用ax0, 或者ax进行使用。绘图的第一步目的就是确定Figure和Axes对象，上述的subplots只是实现的一种方式。还可以采用Figure对象的add_subplot()来增加子图对象。这一方法的用法与API中提供的subplot函数意义基本一致。
# 先创建Figure对象
fig = plt.figure()
# 然后在画布中，创建第一个子图
# .add_subplot方法中前两个参数为子图的布局网格大小，
# 第三个指定这次创建子图是哪一个位置的
ax0 = fig.add_subplot(2,1,1) # 在2*1的布局中，创建第一个子图ax0
ax1 = fig.add_subplot(2, 1, 2) # 创建第二个子图以上就是OOP绘图方式中，最为常用的创建“画布”与“子图”的方式。
OOP绘图的理解
对于OOP方式的绘图方式，它提供了一个良好的思考与构思的前提，为了进行绘制，操作者必须事先对于想要得到的图有一个预先的设想，要大致确定这个图片中应当具有哪些元素，它们的构成情况。这样从OOP的方式来看，就不难理解这一种绘图方式了。核心思想就是“有什么？”。
首先，当我们要进行绘图时，第一步创建了一个画布Figure对象(称为fig)，那么这个图中假设只有一个图，那么就是子图数量为1，子图一定是画在画布上，所以，在画布上创建子图；然后，在子图中进行各种图形的绘制，标签、曲线，图例等都是上一级对象的子项，都是依存于上一级对象的。所以，这一种绘图方法是一种从浅到深的过程，有什么就去创建！
在子图Axes中绘制你想要的东西
真正的绘图其实是在Axes（子图）中进行 的。在子图中，要想绘制曲线图，那么就在ax上面用plot进行创建，要什么对象就用什么对应的函数进行创建。
除了“曲线”外，子图上还有一些其他元素十分重要！比如子图的标题、标签、坐标轴标签、网格等。主要的一些图片组成元素如下：
- 曲线
- 数据标签，legend
- 题目title
- 网格，grid
- 坐标轴名，xlabel, ylabel
这些元素的实现，均采用Axes中的set_....方法进行。如：
# 绘制散点图
ax.scatter()
# 设置坐标轴名字
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
# 设置标题
ax.set_title('xxxxx')
# 标签
ax.legend(变量, loc='best')
# 网格
ax.grid()Example
# 绘制2*1的图
# 数据准备
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50)
y = x * 1.25
# 栅格化数据点
xx, yy = np.meshgrid(x, y)
# 计算各个点处的函数值
z = np.sin(xx) + np.cos(yy) # z是一个矩阵，大小50*50
# 数据可视化
fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(2, 1)
# 在ax0上绘制一个等值线图，由于colorbar需要确
# 定数据源，因此用cb来命名”图“
cb = ax0.contourf(xx, yy, z, cmap='RdBu_r', levels=12)
fig.colorbar(cb, ax=ax0) # colorbar是属于figure的
ax0.set_title('contourf image')
cs = ax1.contour(xx, yy, z, cmap='RdBu_r', levels=12)
ax1.clabel(cs, inline=True) # 等值线上的值
fig.colorbar(cs, ax=ax1)
ax1.set_title('contour image')
fig.savefig('testoop.png', dpi=600)
plt.show()
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