图像、子图、坐标轴和记号
到目前为止，我们都用隐式的方法来绘制图像和坐标轴。快速绘图中，这是很方便的。我们也可以显式地控制图像、子图、坐标轴。Matplotlib 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：
| 参数 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|
| num | 1 | 图像的数量 |
| figsize | figure.figsize | 图像的长和宽（英寸） |
| dpi | figure.dpi | 分辨率（点/英寸） |
| facecolor | figure.facecolor | 绘图区域的背景颜色 |
| edgecolor | figure.edgecolor | 绘图区域边缘的颜色 |
| frameon | True | 是否绘制图像边缘 |
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：
- 不传递参数：关闭当前窗口；
- 传递窗口编号或窗口实例（instance）作为参数：关闭指定的窗口；
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。
坐标轴
坐标轴和子图功能类似，不过它可以放在图像的任意位置。因此，如果你希望在一副图中绘制一个小图，就可以用这个功能。
记号
良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。