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plotlib 中的「图像」指的是用户界面看到的整个窗口内容。在图像里面有所谓「子图」。子图的位置是由坐标网格确定的，而「坐标轴」却不受此限制，可以放在图像的任意位置。我们已经隐式地使用过图像和子图：当我们调用 plot 函数的时候，matplotlib 调用 gca() 函数以及 gcf() 函数来获取当前的坐标轴和图像；如果无法获取图像，则会调用 figure() 函数来创建一个——严格地说，是用 subplot(1,1,1) 创建一个只有一个子图的图像。

图像

所谓「图像」就是 GUI 里以「Figure #」为标题的那些窗口。图像编号从 1 开始，与 MATLAB 的风格一致，而于 Python 从 0 开始编号的风格不同。以下参数是图像的属性：

这些默认值可以在源文件中指明。不过除了图像数量这个参数，其余的参数都很少修改。

你在图形界面中可以按下右上角的 X 来关闭窗口（OS X 系统是左上角）。Matplotlib 也提供了名为 close 的函数来关闭这个窗口。close 函数的具体行为取决于你提供的参数：

1. 不传递参数：关闭当前窗口；

2. 传递窗口编号或窗口实例（instance）作为参数：关闭指定的窗口；

3. all：关闭所有窗口。

和其他对象一样，你可以使用 setp 或者是 set_something 这样的方法来设置图像的属性。

子图

你可以用子图来将图样（plot）放在均匀的坐标网格中。用 subplot 函数的时候，你需要指明网格的行列数量，以及你希望将图样放在哪一个网格区域中。此外，gridspec 的功能更强大，你也可以选择它来实现这个功能。

[源码文件]

好的记号是图像的重要组成部分。Matplotlib 里的记号系统里的各个细节都是可以由用户个性化配置的。你可以用 Tick Locators 来指定在那些位置放置记号，用 Tick Formatters 来调整记号的样式。主要和次要的记号可以以不同的方式呈现。默认情况下，每一个次要的记号都是隐藏的，也就是说，默认情况下的次要记号列表是空的——NullLocator。

Tick Locators

下面有为不同需求设计的一些 Locators。

类型 说明

NullLocator No ticks.

IndexLocator Place a tick on every multiple of some base number of points plotted.

FixedLocator Tick locations are fixed.

LinearLocator Determine the tick locations.

MultipleLocator Set a tick on every integer that is multiple of some base.

AutoLocator Select no more than n intervals at nice locations.

LogLocator Determine the tick locations for log axes.

这些 Locators 都是 matplotlib.ticker.Locator 的子类，你可以据此定义自己的 Locator。以日期为 ticks 特别复杂，因此 Matplotlib 提供了 matplotlib.dates 来实现这一功能。

其他类型的图

接下来的内容是练习。请运用你学到的知识，从提供的代码开始，实现配图所示的效果。具体的答案可以点击配图下载。

普通图[源码文件]

from pylab import *

n = 256

X = np.linspace(-np.pi,np.pi,n,endpoint=True)

Y = np.sin(2*X)

plot (X, Y+1, color='blue', alpha=1.00)

plot (X, Y-1, color='blue', alpha=1.00)

show()

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