4、Matplotlib基础：Figure与Axes概念，绘制第一张统计图（柱状图）

4.1 先聊聊Figure和Axes到底是个啥

说实话，我刚学Matplotlib那会儿，也被Figure和Axes这两个概念绕晕过。你想想看，一个叫「画布」，一个叫「坐标系」，听起来挺像的，但实际分工完全不同。

我个人习惯这么理解：Figure就是一张白纸，Axes就是白纸上画图的那个区域。一张白纸上可以画一张图，也可以画多张图——这就是Figure和Axes的关系。

举个例子。你在Excel里新建一个工作簿，这个工作簿就是Figure。你在工作簿里插入一个图表，这个图表所在的区域就是Axes。一个工作簿可以有好几个图表，对吧？Matplotlib里也一样。

4.2 代码里怎么创建它们？

直接上代码。我习惯用plt.subplots()来创建，一步到位。

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个Figure和一个Axes
fig, ax = plt.subplots()

# 看看它们是什么类型
print(type(fig))   # <class 'matplotlib.figure.Figure'>
print(type(ax))    # <class 'matplotlib.axes._axes.Axes'>

# 显示一下
plt.show()

运行这段代码，你会看到一个空白的窗口。别急，它确实什么都没画，但Figure和Axes已经准备好了。

如果你想在一张画布上画多个子图，可以这样：

# 创建2行2列的子图，共4个Axes
fig, axes = plt.subplots(2, 2)

# axes是一个2x2的数组
print(axes.shape)  # (2, 2)

plt.show()

嗯，这里要注意：subplots返回的axes是一个NumPy数组。你可以通过索引来访问每个子图，比如axes[0, 0]就是左上角那个。

4.3 绘制第一张柱状图

理论说完了，咱们来画点实在的。柱状图是数据分析里最常用的图表之一，我当年做数据标注质量分析时，第一张图就是柱状图——用来展示不同标注员的准确率对比。

先准备点数据：

# 数据：不同类别的标注数量
categories = ['人物', '地点', '时间', '事件', '物品']
counts = [120, 85, 63, 97, 45]

然后画图：

fig, ax = plt.subplots()

# 绘制柱状图
ax.bar(categories, counts, color='skyblue', edgecolor='navy')

# 添加标题和标签
ax.set_title('各类别标注数量统计', fontsize=14)
ax.set_xlabel('标注类别', fontsize=12)
ax.set_ylabel('数量', fontsize=12)

# 显示数值
for i, v in enumerate(counts):
    ax.text(i, v + 2, str(v), ha='center', fontsize=10)

plt.show()

这段代码跑完，你应该能看到一张漂亮的柱状图。每个柱子代表一个类别，高度对应数量。我在项目里经常用这个模式，改改数据就能用。

4.4 避坑指南：我曾经踩过的坑

讲几个我实际遇到过的问题，你遇到了可以少走弯路。

坑一：忘记调用plt.show()

我曾经在Jupyter Notebook里写了一大段代码，怎么都看不到图。折腾了半天才发现——忘了加plt.show()。在脚本模式下，这个函数是必须的。不过在Jupyter里，如果你用了%matplotlib inline，它会自动显示。

坑二：中文显示乱码

Matplotlib默认不支持中文。我第一次画图时，标题里的中文全变成了小方块。解决方案是设置字体：

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False    # 用来正常显示负号

这两行代码建议放在脚本开头，全局生效。

坑三：柱状图柱子太挤或太宽

默认情况下，柱子的宽度是0.8。如果你的类别很多，可以调小一点：

ax.bar(categories, counts, width=0.6)  # 调窄柱子

4.5 本章知识体系

下面这张图帮你理清Figure和Axes的关系，以及柱状图的绘制流程：

4.6 完整代码模板

最后，给你一个可以直接用的模板。我每次做数据可视化都从这开始改：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 数据
categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
values = [23, 45, 56, 78, 32]

# 创建画布和坐标系
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))

# 画柱状图
bars = ax.bar(categories, values, color='lightcoral', edgecolor='darkred', width=0.6)

# 添加数值标签
for bar in bars:
    height = bar.get_height()
    ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height + 1,
            f'{height}', ha='center', va='bottom', fontsize=10)

# 标题和标签
ax.set_title('柱状图示例', fontsize=16, fontweight='bold')
ax.set_xlabel('类别', fontsize=12)
ax.set_ylabel('数值', fontsize=12)

# 网格线（可选）
ax.grid(axis='y', alpha=0.3)

plt.tight_layout()
plt.show()

这个模板里我加了figsize控制画布大小，tight_layout自动调整布局，省得标签被切掉。你拿去用，改改数据和颜色就行。

好了，这一章就到这儿。你动手试试，把数据换成你自己的，看看效果。画图这事儿，多练几次就熟了。

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