1.關於python安裝
問1：Python畫圖用到哪些庫？
答：Python常用的繪圖庫有：
matplotlib，是最經典的Python可視化繪圖庫。matplotlib就是MATLAB+Plot+Library，即模仿Matlab的繪圖庫，其繪圖風格與Matlab類似。
seaborn，是基於matplotlib的，純粹由Python開發的圖形可視化庫，在matplotlib的基礎上進行了更高級的API封裝，從而使得作圖更加容易。"make a well-defined set of hard things easy"，“默認情況下就能創建賞心悅目的圖表”。
basemap，Python的basemap庫負責實現地理信息可視化，其功能之強大較GMT有過之而無不及。其地圖數據庫與GMT相同，封裝了大量常用的地圖投影、座標轉換功能，利用簡潔的Python語法支持繪出多種多樣的地理地圖。
筆者常用matplotlib和basemap庫，下一步打算學習和使用seaborn庫。
問2：Python繪圖庫大不大？這些庫能在哪裡找？安裝是否麻煩？
答：以上繪圖庫安裝包大小在100M以內。安裝及卸載十分簡單。大部分庫支持在線安裝。
控制檯使用pip install matplotlib命令即可安裝matplotlib庫。
安裝之前需要先安裝numpy，dateutil模塊，安裝命令分別為pip install numpy / pip install python-dateutil。
此外，安裝Pillow庫，可以支持導出更多的如JPEG、BMP、TIFF等更多圖片格式。
seaborn的安裝同matplotlib，pip install seaborn。其依賴庫包括numpy，scipy，matplotlib，pandas。
basemap的安裝略微不同。（Windows用戶）需要到https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 下載對應的wheel文件到本地，然後控制檯進入其所在目錄，使用pip install xxxx.whl安裝。其依賴於pyproj庫。
2 .與其他工具對比
問3.1：任何Matlab能畫的圖Python都能畫嗎？
問3.2：從Matlab畫圖轉向Python畫圖是否容易？
答：由於 matplotlib 使用的大部分函數都與 Matlab 中對應的函數同名，且各種參數的含義，使用方法也一致，這就使得熟悉 Matlab 的用戶使用起來感到得心應手。對那些不熟悉的 Matlab 的用戶而言，這些函數的意義往往也是一目瞭然的，因此只要花很少的時間就可以掌握。
當前新版本的 Matlab 安裝包接近 10G！！安裝後佔用空間更大！！！且正版軟件價格不菲。
Python的各個庫類似積木的基本單位，可以隨意組合。在 Python 基本模塊外擴展畫圖功能只需安裝 matplotlib 和numpy、pillow等幾個依賴庫。繪圖包本身大小僅有幾十M，安裝後佔用空間幾百M，安裝和卸載都十分方便。另外，Python 繪圖庫開源而且免費。
筆者曾分別或同時使用過Excel、Matlab、Origin、GMT畫過圖。現在只使用Python可以取代上面所有軟件畫圖。
問4.1：能否像Matlab一樣拖入文件右鍵plot就能畫？
問4.2：Python 畫圖後微調是否需要慢慢修改代碼，是否具有Matlab那種直接在圖上操作的功能?
答：matplotlib和basemap庫需要通過代碼讀取數據繪圖，暫不支持直接拖入數據右鍵繪圖，或在圖上直接操作的功能。不確定其他庫，或者未來是否會出現新的擴展庫支持這些操作。這或許是Python畫圖相對Matlab的一個小缺點。
不過格式整齊的文本數據使用numpy.loadtxt函數，1-2行代碼即可提取出所需數據。
Python也支持對csv、excel格式數據的快速讀取。微調繪圖結果可通過改變代碼很快設置完成。
對筆者來說，上面兩個問題幾乎可以忽略。
3 .基本操作
問5：Python畫圖代碼的可讀性如何，圖形種類多不多？
答：引用一個說法，Python的哲學就是“優雅”、“明確”、“簡單”，儘量寫容易看明白的代碼，儘量寫少的代碼。
這是Python的定位，使得Python程序看上去簡單易懂，初學者容易入門，學習成本更低。
以最常用的matplotlib庫為例，Python可以繪製多種形式，包括普通的點線圖，柱狀圖、直方圖，餅圖，功率譜圖，極座標圖以及誤差線圖等。
問6：如何批量進行成圖處理？
答：假定已經寫好了讀文件A畫A.jpg的函數。得到所有待繪圖文件A,B,C,的路徑後，通過for循環即可批量成圖。例如：
<code>import os
names = os.listdir(mydir)
for nm in names:
if not nm.endswith('.txt'):
continue
pth = os.path.join(mydir, nm)
draw_1_txt(pth)/<code>
問7：Python的圖片如何保存為jpg，bmp，tif等常見格式？
答：matplotlib支持導出emf，eps，pdf，png，ps，raw，rgba，svg，svgz圖片格式。
安裝Pillow庫之後，matplotlib可以自動調用Pillow支持導出bmp、eps、gif、jpeg、jpg、tiff等多種格式。
問8：是否方便畫雙y軸，設置雙軸顏色？
答：方便。一個例子如下：
<code>import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Create some mock data
t = np.arange(0.01, 10.0, 0.01)
data1 = np.exp(t)
data2 = np.sin(2 * np.pi * t)
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(5,3))
color = 'tab:red'
ax1.set_xlabel('time (s)')
ax1.set_ylabel('exp', color=color)
ax1.plot(t, data1, color=color)
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color)
ax2 = ax1.twinx() # instantiate a second axes that shares the same x-axis
color = 'tab:blue'
ax2.set_ylabel('sin', color=color) # we already handled the x-label with ax1
ax2.plot(t, data2, color=color)
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color)
fig.tight_layout() # otherwise the right y-label is slightly clipped
plt.show()/<code>
可以看到，ax2=ax1.twinx()語句可以獲取第二個y軸元素。
對於軸線屬性如label顏色、大小，tick的間隔，文字，顏色等的設置都可以通過相應的成員函數實現。
問9.1：圖片清晰度和分辨率是否能自己控制？
問9.2：如何設置圖片分辨率，dpi等參數？
答：配合設置figsize和dpi這兩個參數調整圖片像素和分辨率。
通過figsize參數設置畫幅大小，單位為英寸：plt.figure(figsize=(8,4)) savefig保存圖片時可通過可選參數dpi設置。
有的期刊網站要求dpi不低於300。
4 高級操作
問10：如何用Python畫世界地圖？
<code>from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# lon_0 is central longitude of projection.
# resolution = 'c' means use crude resolution coastlines.
f = plt.figure(figsize=(8,4))
m = Basemap(projection='robin',lon_0=0,resolution='c')
m.shadedrelief(scale=0.2)
plt.title("Robinson Projection")
plt.show()/<code>
問11：圖片如何裁去多餘的白邊？
答：在保存圖片 savefig() 時的參數中添加 bboxinches = 'tight'，就可以去除因為畫幅過大導致圖片上下左右的白邊。plt.savefig(‘mypic.jpg’, dpi=360, bboxinches='tight')。
另一個可以自動調整繪圖區排列的函數是tight_layout()，主要用於自動調整繪圖區的大小及間距，使所有的繪圖區及其標題、座標軸標籤等都可以協調、完整地顯示在畫布上。
例如可以避免當繪圖區的X/Y軸的標籤，以及標題的字體非常大，導致這些文字不能完整顯示出來。
也可以避免創建了多個繪圖區，繪圖區之間有部分重疊的問題。
問12：多副子圖如何共用x/y座標軸？
答：多副子圖共用座標軸用sharex/sharey參數。
如 fig, axs = plt.subplots(1, 3, sharey=True, figsize=(10, 3.5)) 表示從左至右三幅子圖共用y軸，只會在左子圖上繪製y軸。
問13：怎麼樣調節子圖之間的水平/垂直間隔？
答：接上面的例子，加入代碼 fig.subplots_adjust(wspace=0.05) 可以調整三幅子圖的水平間隔。
垂直間隔設置hspace參數。
問14：x座標軸如何顯示時間?
答：具體例子如下：
<code>import matplotlib.dates as mdates
from matplotlib.pylab import date2num
import datetime
tmFmt = mdates.DateFormatter('%H:%M:%S')
def draw_fig_xaxis_time():
...
tmfl = date2num(time_lst)
plt.plot(time_lst, y_lst)
ax = plt.subplot(111)
ax.xaxis.set_major_formatter(tmFmt)
ax.set_xlim(min(tmfl)-0.0001, max(tmfl)+0.0001)
.../<code>
5 其他
問15：推薦哪些網站和資料？
答：首推matplotlib的官方網站https://matplotlib.org/index.html，在其examples頁面，給出了上百個常用的繪圖腳本及成圖樣例。 其次，多用搜索引擎Google，99.9%的畫圖問題都可以在裡面找到答案。
問16：Python畫圖的優點？
答：簡單總結下，Python畫圖優點有：
- 腳本語法簡單，很容易理解、上手；
- 跨平臺（Win/Linux/Mac），開源；
- 安裝簡單，佔用空間很小；
- 封裝了一些“高級”屬性/函數，比如支持設置dpi；支持去除圖片白邊；支持自動調整多子圖的間隔......
- 使用人數眾多，社區活躍。
問17：Python畫圖有什麼缺陷？
答：個人覺得以下方面還可以繼續改進：
- 在腳本操作之外，可以增加輔助的圖形化操作，支持類似Excel或Matlab的，文件即託即畫功能；
- 成圖show之後，支持在圖片上直接對軸線、線條、title等進行編輯；
- 簡化basemap庫安裝過程。增加GMT畫世界地圖的黑白間隔邊框效果。
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