Python数据可视化——Matplotlib的基本绘图：图形、轴、标签
Matplotlib的绘图系统是由多个层次组成的，它的基本结构包括图形（Figure）、坐标轴（Axes）、刻度（Ticks）、标签（Labels）等多个部分。理解这些基本组件，有助于更好地使用Matplotlib绘制和优化图表。在本节中，我们将结合NumPy数组，详细讲解Matplotlib的基本结构，并展示它们在实际项目中的应用。
图形（Figure）：整个绘图的容器
在Matplotlib中，图形（Figure）是整个绘图的最外层容器，所有的绘图元素（如坐标轴、标题、标签等）都位于某个Figure中。一个Figure可以包含一个或多个坐标轴（Axes），每个Axes对应一个独立的子图。Figure通常由plt.figure()创建，也可以通过fig, ax = plt.subplots()来创建包含默认子图的Figure。
在绘制数据时，我们首先需要创建一个Figure，以便为后续的绘图提供容器。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np # 导入NumPy库
# 创建一个Figure对象
fig = plt.figure(figsize=(6, 4)) # 指定Figure的大小（宽6英寸，高4英寸）
# 显示图形
plt.show()
代码解析：
- 导入Matplotlib和NumPy：Matplotlib用于绘图，NumPy用于生成数据。
- 创建Figure：使用
plt.figure(figsize=(6, 4))创建一个Figure对象，并指定其大小（6×4英寸）。 - 显示图形：调用
plt.show()显示空白的Figure。
Figure本身不会直接显示任何数据，它只是一个容器，必须添加坐标轴（Axes）才能进行绘图。
坐标轴（Axes）：绘图的核心区域
坐标轴（Axes）是实际绘制数据的区域，每个Axes对象包含自己的X轴和Y轴，可以用来绘制不同的图表。一个Figure可以包含多个Axes，每个Axes是一个独立的子图。
通常，我们可以使用<