復(fù)習(xí)回顧：
前期，我們已經(jīng)學(xué)習(xí)了matplotlib模塊相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)，對(duì) matplotlib 模塊折線圖、餅圖、柱狀圖進(jìn)行操作。

我們都知道matplotlib 是偏向底層用于可視化數(shù)據(jù)處理的庫，我們?cè)诶L制圖表的時(shí)候主要步驟主要有四大步驟：

• 導(dǎo)入 matplotlib.pplot庫
• 使用pandas/numpy模塊對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整分析理
• 調(diào)用pyplot中繪制方法繪制折線圖、餅圖等
• 調(diào)用pyplot.show展示出來
  

在matplotlib官網(wǎng)上，可以看到豐富多樣的圖表教程

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以上是我們上一期學(xué)習(xí)的內(nèi)容，對(duì)于matplotlib模塊來說它的底層是怎么工作的？

俗話說，學(xué)習(xí)要做到知其然，也要知其所以然，這樣才能更好使用matplotlib模塊相關(guān)方法。

1. matplotlib 框架組成

matplotlib 模塊在眾多數(shù)據(jù)可視化庫中可以可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的底層操作。像gglot、seaborn、plotnline 底層都是基于matplotlib 模塊去封裝不同風(fēng)格的統(tǒng)計(jì)圖表。

matplotlib 模塊底層主要是由三部分組成腳本層、美工層和后端層。

• 腳本層：為用戶提供可視化編程的接口
• 美工層：有大量繪制圖表方法的接口
• 后端：連接硬件，處理圖像元素的接口

PS：matplotlib框架說明

2. 腳本層（scripting）

腳本層屬于matplotlib模塊中最上層，主要為用戶提供可視化編程的接口，代表pyplot模塊。

對(duì)于普通用戶，pyplot接口可以滿足大多數(shù)文本的圖像和坐標(biāo)的生成，傳給后端進(jìn)行處理。

matplotlib.pyplot接口導(dǎo)入時(shí)，通常是import matplotlib.pyplot as plt

• 導(dǎo)入pyplot 模塊并重名為plt
• pyplot 模塊加載時(shí)，會(huì)對(duì)本地的配置文件進(jìn)行分析
• 同時(shí)會(huì)聲明默認(rèn)的后端，例如聲明創(chuàng)建Figure對(duì)象
• 將腳本深拷貝給后端后退出
  

pyplot 模塊提調(diào)用matplotlib的方法

• 供給用面向oo調(diào)用風(fēng)格，顯示創(chuàng)建圖形和軸調(diào)用其方法
• 依靠pyplot 自動(dòng)創(chuàng)建和管理圖形和軸，并使用pyplot函數(shù)進(jìn)行繪圖
  

用戶只需調(diào)用pyplot模塊相關(guān)的方法，就可以繪制漂亮的圖表啦

from matplotlib import pyplot

import pandas

pyplot.rcParams["font.sans-serif"]=['SimHei']
pyplot.rcParams["axes.unicode_minus"]=False

pyplot.bar([1,2,3,4,5,6],[45,20,19,56,35,69])

pyplot.title("data analyze")
pyplot.xlabel("元素 a")
pyplot.ylabel("元素 b")

pyplot.show()

3. 美工層（artist）

在美工層位于matplotlib中間層，主要進(jìn)行數(shù)據(jù)相關(guān)的繪制工作，繪制圖表中的標(biāo)題、直線、刻度等都是artist對(duì)象的實(shí)例。

artist 層特點(diǎn)

• 腳本層創(chuàng)建的Figure對(duì)象是Artist對(duì)象實(shí)例
• Artist的基類是matplotlib.artist.Artist，共享所有Artist屬性包括從美工系統(tǒng)到畫布坐標(biāo)系統(tǒng)變化等
• 提供處理用戶交互動(dòng)作的接口
  

matplotlib 圖表對(duì)象

我們可以通過如下matplotlibe圖表中可以看到一張圖表由多個(gè)對(duì)象組合而成的。

matplotlib 圖表對(duì)象說明

ArtIst 對(duì)象包含Figure、Axes、Axis對(duì)象，是它們的基類，其Artist對(duì)象都全部位于后端提供的canvas畫布上。

Figure

• 一個(gè)圖表窗口即是一個(gè)figure對(duì)象
• figure對(duì)象中至少要包含一個(gè)Axes對(duì)象子圖
• figure對(duì)象中可以包含title、label等Artist對(duì)象
• figure對(duì)象中包含的不可見對(duì)象canvas。繪制圖像時(shí)會(huì)進(jìn)行調(diào)用
  

Axes

• axes 是子圖對(duì)象，子圖對(duì)象指的是x和y軸.
• axes 常用有set_xlabel()、set_ylabel()設(shè)置x和y軸坐標(biāo)名字
  

Axis

• axis 是代表數(shù)據(jù)軸的對(duì)象，主要用于表示刻度位置和顯示數(shù)值
• axis 包含用于控制刻度位置的Locator和顯示刻度Formatter兩個(gè)子對(duì)象
  

Artist對(duì)象層級(jí)結(jié)構(gòu)圖如下

4. 后端層（backend）

后端層主要是matplotlib 模塊底層實(shí)現(xiàn)，主要實(shí)現(xiàn)了三方面的抽象接口 4.

FigureCanvas：對(duì)Artist對(duì)象繪制提供畫布功能進(jìn)行封裝

matplotlib 模塊底層是基于硬的用戶畫面，F(xiàn)igureCaves接口主要完成前期初始化工作

• 將自身嵌入到原生的QT視覺窗口（QtGui.QMainWindow）
• 將matplotlib的繪制命令Render轉(zhuǎn)換到canvas上（QtGui.QPainter）
• 將原生Qt事件轉(zhuǎn)成matplotlib的Event接口,Event接口接收到信息后進(jìn)行處理
  

Renderer: 相當(dāng)于畫筆，執(zhí)行繪制動(dòng)作

Render 主要提供硬件底層的繪圖接口，能對(duì)Artist繪制命令進(jìn)行執(zhí)行。

• Render 接口最初源于GDK的Drawable接口，后來轉(zhuǎn)換成獨(dú)立后端的原生繪圖命令。
• matplotlib 是支持C++模塊庫基于像素點(diǎn)核心渲染器agg
• 可以進(jìn)行2d反鋸齒渲染、PNG圖片生成
  

Event： 處理用戶鍵盤和鼠標(biāo)輸入事件

Event 框架是將key-press-event或者mouse-motion-event等UI事件映射到鍵盤或者鼠標(biāo)事件類中。

• 用戶可以連接事件，使用函數(shù)進(jìn)行回調(diào)
• 圖形與數(shù)據(jù)交互
  

總結(jié)：

本文對(duì)matplotlib模塊底層實(shí)現(xiàn)進(jìn)行深入地認(rèn)識(shí)和學(xué)習(xí)。在matplotlib模塊中底層是基于C++模板庫Agg來渲染圖片效果的，同時(shí)提高腳本層pyplot讓非專業(yè)的人也能輕松處理數(shù)據(jù)展示數(shù)據(jù)。

到此這篇關(guān)于Python matplotlib底層原理解析的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python matplotlib底層原理內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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