可视化随笔 阶梯图
fig.ax=plt.subplots(figsize=(10,4))
1.fig、ax区别
如果将Matplotlib绘图和我们平常画画相类比，可以把Figure想象成一张纸（一般被称之为画布），Axes代表的则是纸中的一片区域（当然可以有多个区域，这是后续要说到的subplots）。
两种绘图方式区别
plt.plot()：先生成了一个Figure画布，然后在这个画布上隐式生成一个画图区域进行画图。
ax.plot()：第二种方式同时生成了Figure和axes两个对象，然后用ax对象在其区域内进行绘图
第二种方式生成的fig和ax分别对画布Figure和绘图区域Axes进行控制，如果涉及到子图零部件的设置，用*种绘图方式会很难受。
实际绘图时，也更推荐使用第二种方式。
2.理解fig,ax = plt.subplots()
fig,ax = plt.subplots()等价于：fig = plt.figure()加ax = fig.add_subplot(1,1,1)
fig, ax = plt.subplots(1,3) //这里的ax是一个array列表
fig, ax = plt.subplots(1,3,figsize=(10,4)) //后面可以设置大小
3.绘制阶梯图
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams[“font.sans-serif”] = [“SimHei”]
x = [‘1995′,’1996′,’1997′,’1998′,’1999′,’2000′,’2001′,’2002′,’2003′,’2004’,
‘2005’,’2006′,’2007′,’2008′,’2009′]
y = [0.32,0.32,0.32,0.32,0.33,0.33,0.34,0.37,0.37,0.37,0.37,0.39,0.41,0.42,0.44]
fig,ax = plt.subplots(figsize=(10,4))
ax.step(x,y)
ax.set_title(“美国邮费阶梯图”)
ax.set_xlabel(“年份”)
ax.set_ylabel(“邮费”)
#添加数据标签
for i,j in zip(x,y):
ax.text(x=i,y=j+0.002,s=j) //x，y是坐标，s是显示的文本
plt.show()
参考：Matplotlib中的plt和ax都是啥？