Matplotlibfigure图形对象

　　通过前面的学习，我们知道matplotlib.pyplot模块能够快速地生成图像，但如果使用面向对象的编程思想，我们就可以更好地控制和自定义图像。
　　在 Matplotlib 中，面向对象编程的核心思想是创建图形对象(figure object)。通过图形对象来调用其它的方法和属性，这样有助于我们更好地处理多个画布。在这个过程中，pyplot 负责生成图形对象，并通过该对象来添加一个或多个 axes 对象(即绘图区域)。
　　Matplotlib 提供了matplotlib.figure图形类模块，它包含了创建图形对象的方法。通过调用 pyplot 模块中 figure() 函数来实例化 figure 对象。如下所示：from matplotlib import pyplot as plt #创建图形对象 fig = plt.figure()123复制代码类型：[python]
　　该函数的参数值，如下所示：
　　参数
　　说明
　　figsize
　　指定画布的大小，(宽度,高度)，单位为英寸。
　　dpi
　　指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，默认值为80。
　　facecolor
　　背景颜色。
　　dgecolor
　　边框颜色。
　　frameon
　　是否显示边框。
　　下面使用 figure() 创建一个空白画布：fig = plt.figure()1复制代码类型：[python]
　　我们使用 add_axes() 将 axes 轴域添加到画布中。如下所示：ax=fig.add_axes([0,0,1,1])1复制代码类型：[python]
　　add_axes() 的参数值是一个序列，序列中的 4 个数字分别对应图形的左侧，底部，宽度，和高度，且每个数字必须介于 0 到 1 之间。
　　设置 x 和 y 轴的标签以及标题，如下所示：ax.set_title(＂sine wave＂) ax.set_xlabel(＂angle＂) ax.set_ylabel(＂sine＂)123复制代码类型：[python]
　　调用 axes 对象的 plot() 方法，对 x 、 y 数组进行绘图操作：ax.plot(x,y)1复制代码类型：[python]
　　完整的代码如下所示：from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import math x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05) y = np.sin(x) fig = plt.figure() ax = fig.add_axes([0,0,1,1]) ax.plot(x,y) ax.set_title(＂sine wave＂) ax.set_xlabel(＂angle＂) ax.set_ylabel(＂sine＂) plt.show()123456789101112复制代码类型：[python]
　　输出结果如下：
　　在 Jupyter Notebook 中运行程序，结果如下：
　　「链接」