fix 'artist', 'patch'

Author: wizardforcel

3.1.md

@@ -63,14 +63,14 @@ plt.show()
     ```py
     plt.plot(x, y, linewidth=2.0)
     ```
-    
+
 +   使用`Line2D`实例的`setter`方法。 `plot`返回`Line2D`对象的列表，例如`line1,line2 = plot(x1，y1，x2，y2)`。 在下面的代码中，我们假设只有一行，返回的列表长度为 1。我们对`line`使用元组解构，得到该列表的第一个元素：
 
     ```py
     line, = plt.plot(x, y, '-')
     line.set_antialiased(False) # turn off antialising
     ```
-    
+
 +   使用`setp()`命令。 下面的示例使用 MATLAB 风格的命令来设置线条列表上的多个属性。 `setp`使用对象列表或单个对象透明地工作。 你可以使用 python 关键字参数或 MATLAB 风格的字符串/值对：
 
     ```py
@@ -91,7 +91,7 @@ plt.show()
 | `antialiased or aa` | `[True / False]` |
 | `clip_box` | `matplotlib.transform.Bbox` 实例 |
 | `clip_on` | `[True / False]` |
-| `clip_path` | `Path` 实例和 `Transform` 实例，以及`Patch` |
+| `clip_path` | `Path` 实例， `Transform`，以及`Patch`实例 |
 | `color or c` | 任何 `matplotlib` 颜色 |
 | `contains` | 命中测试函数 |
 | `dash_capstyle` | `['butt' / 'round' / 'projecting']` |

3.4.md

@@ -120,7 +120,7 @@ plt.tight_layout()
 
 ## 警告
 
-+ `tight_layout()`只考虑刻度标签，轴标签和标题。 因此，其他 Artist 可能被截断并且也可能重叠。
++ `tight_layout()`只考虑刻度标签，轴标签和标题。 因此，其他艺术家可能被截断并且也可能重叠。
 + 它假定刻度标签，轴标签和标题所需的额外空间与轴域的原始位置无关。 这通常是真的，但在罕见的情况下不是。
 + `pad = 0`将某些文本剪切几个像素。 这可能是当前算法的错误或限制，并且不清楚为什么会发生。 同时，推荐使用至少大于 0.3 的间隔。
 

3.5.md

@@ -1,8 +1,8 @@
-# Artist 教程
+# 艺术家教程
 
 matplotlib API 有三个层级。 `matplotlib.backend_bases.FigureCanvas`是绘制图形的区域，`matplotlib.backend_bases.Renderer`是知道如何在`ChartCanvas`上绘制的对象，而`matplotlib.artist.Artist`是知道如何使用渲染器在画布上画图的对象。 `FigureCanvas`和`Renderer`处理与用户界面工具包（如 wxPython）或 PostScript® 等绘图语言交互的所有细节，`Artist`处理所有高级结构，如表示和布局图形，文本和线条。通常用户话费95％的时间来处理 Artist。
 
-有两种类型的 Artist：基本类型和容器类型。基本类型表示我们想要绘制到画布上的标准图形对象：`Line2D`，`Rectangle`，`Text`，`AxesImage`等，容器是放置它们的位置（`Axis`，`Axes`和`Figure`）。标准用法是创建一个`Figure`实例，使用`Figure`创建一个或多个`Axes`或`Subplot`实例，并使用`Axes`实例的辅助方法来创建基本类型。在下面的示例中，我们使用`matplotlib.pyplot.figure()`创建一个`Figure`实例，这是一个便捷的方法，用于实例化`Figure`实例并将它们与您的用户界面或绘图工具包`FigureCanvas`连接。正如我们将在下面讨论的，这不是必须的 - 你可以直接使用 PostScript，PDF，Gtk+ 或 wxPython `FigureCanvas`实例，直接实例化你的图形并连接它们 - 但是因为我们在这里关注 Artist API，我们让`pyplot`为我们处理一些细节：
+有两种类型的 Artist：基本类型和容器类型。基本类型表示我们想要绘制到画布上的标准图形对象：`Line2D`，`Rectangle`，`Text`，`AxesImage`等，容器是放置它们的位置（`Axis`，`Axes`和`Figure`）。标准用法是创建一个`Figure`实例，使用`Figure`创建一个或多个`Axes`或`Subplot`实例，并使用`Axes`实例的辅助方法来创建基本类型。在下面的示例中，我们使用`matplotlib.pyplot.figure()`创建一个`Figure`实例，这是一个便捷的方法，用于实例化`Figure`实例并将它们与您的用户界面或绘图工具包`FigureCanvas`连接。正如我们将在下面讨论的，这不是必须的 - 你可以直接使用 PostScript，PDF，Gtk+ 或 wxPython `FigureCanvas`实例，直接实例化你的图形并连接它们 - 但是因为我们在这里关注艺术家 API，我们让`pyplot`为我们处理一些细节：
 
 ```py
 import matplotlib.pyplot as plt
@@ -58,22 +58,22 @@ ytext = ax.set_ylabel('my ydata')
 
 ## 自定义你的对象
 
-图中的每个元素都由一个 matplotlib Artist 表示，每个元素都有一个扩展属性列表用于配置它的外观。 图形本身包含一个`Rectangle`，正好是图形的大小，你可以使用它来设置图形的背景颜色和透明度。 同样，每个`Axes`边框（在通常的 matplotlib 绘图中是标准的白底黑边）拥有一个`Rectangle`实例，用于确定轴域的颜色，透明度和其他属性，这些实例存储为成员变量`Figure.patch`和`Axes.patch`（“Patch”是一个继承自 MATLAB 的名称，它是图形上的一个颜色的 2D“补丁”，例如矩形，圆和多边形）。每个 matplotlib Artist 都有以下属性。
+图中的每个元素都由一个 matplotlib 艺术家表示，每个元素都有一个扩展属性列表用于配置它的外观。 图形本身包含一个`Rectangle`，正好是图形的大小，你可以使用它来设置图形的背景颜色和透明度。 同样，每个`Axes`边框（在通常的 matplotlib 绘图中是标准的白底黑边）拥有一个`Rectangle`实例，用于确定轴域的颜色，透明度和其他属性，这些实例存储为成员变量`Figure.patch`和`Axes.patch`（“Patch”是一个继承自 MATLAB 的名称，它是图形上的一个颜色的 2D“补丁”，例如矩形，圆和多边形）。每个 matplotlib 艺术家都有以下属性。
 
 | 属性 | 描述 |
 | --- | --- |
 | alpha | 透明度 - 0 ~ 1 的标量 |
 | animated | 用于帮助动画绘制的布尔值 |
-| axes | Artist 所在的轴域，可能为空 |
-| clip_box | 用于剪切 Artist 的边框 |
+| axes | 艺术家所在的轴域，可能为空 |
+| clip_box | 用于剪切艺术家的边框 |
 | clip_on | 剪切是否开启 |
-| clip_path | Artist 被剪切的路径 |
-| contains | 一个拾取函数，用于判断 Artist 是否位于拾取点 |
-| figure | Artist 所在的图形实例，可能为空 |
+| clip_path | 艺术家被剪切的路径 |
+| contains | 一个拾取函数，用于判断艺术家是否位于拾取点 |
+| figure | 艺术家所在的图形实例，可能为空 |
 | label | 文本标签（用于自动标记） |
 | picker | 控制对象拾取的 Python 对象 |
 | transform | 变换 |
-| visible | 布尔值，表示 Artist 是否应该绘制 |
+| visible | 布尔值，表示艺术家是否应该绘制 |
 | zorder | 确定绘制顺序的数值 |
 | rasterized | 布尔值，是否将向量转换为光栅图形（出于压缩或 eps 透明度） |
 
@@ -126,11 +126,11 @@ In [149]: matplotlib.artist.getp(fig.patch)
 
 ## 对象容器
 
-现在我们知道如何检查和设置我们想要配置的给定对象的属性，现在我们需要如何获取该对象。 前面提到了两种对象：基本类型和容器类型。 基本类型通常是你想要配置的东西（`Text`实例的字体，`Line2D`的宽度），虽然容器也有一些属性 - 例如 `Axes`是一个容器 Artist，包含你的绘图中的许多基本类型，但它也有属性，比如`xscale`来控制`xaxis`是“线性”还是“对数”。 在本节中，我们将回顾各种容器对象存储您想要访问的 Artist 的位置。 
+现在我们知道如何检查和设置我们想要配置的给定对象的属性，现在我们需要如何获取该对象。 前面提到了两种对象：基本类型和容器类型。 基本类型通常是你想要配置的东西（`Text`实例的字体，`Line2D`的宽度），虽然容器也有一些属性 - 例如 `Axes`是一个容器 Artist，包含你的绘图中的许多基本类型，但它也有属性，比如`xscale`来控制`xaxis`是“线性”还是“对数”。 在本节中，我们将回顾各种容器对象存储您想要访问的艺术家的位置。
 
 ## 图形容器
 
-顶层容器 Artist 是`matplotlib.figure.Figure`，它包含图形中的所有内容。 图形的背景是一个`Rectangle`，存储在`Figure.patch`中。 当您向图形中添加子图（`add_subplot()`）和轴域（`add_axes()`）时，这些会附加到`Figure.axes`。 它们也由创建它们的方法返回：
+顶层容器艺术家是`matplotlib.figure.Figure`，它包含图形中的所有内容。 图形的背景是一个`Rectangle`，存储在`Figure.patch`中。 当您向图形中添加子图（`add_subplot()`）和轴域（`add_axes()`）时，这些会附加到`Figure.axes`。 它们也由创建它们的方法返回：
 
 ```py
 In [156]: fig = plt.figure()
@@ -153,9 +153,9 @@ for ax in fig.axes:
     ax.grid(True)
 ```
 
-图形还拥有自己的文本，线条，补丁和图像，您可以使用它们直接添加基本类型。 图形的默认坐标系统简单地以像素（这通常不是你想要的）为单位，但你可以通过设置您添加到图中的 Artist 的`transform`属性来控制它。
+图形还拥有自己的文本，线条，补丁和图像，您可以使用它们直接添加基本类型。 图形的默认坐标系统简单地以像素（这通常不是你想要的）为单位，但你可以通过设置您添加到图中的艺术家的`transform`属性来控制它。
 
-更有用的是“图形坐标系”，其中`(0,0)`是图的左下角，`(1,1)`是图的右上角，您可以通过将`Artist`的转换设置为`fig.transFigure`来获得：
+更有用的是“图形坐标系”，其中`(0,0)`是图的左下角，`(1,1)`是图的右上角，您可以通过将`Artist`的变换设置为`fig.transFigure`来获得：
 
 ```py
 In [191]: fig = plt.figure()
@@ -304,13 +304,13 @@ for label in ax.get_xticklabels():
 | --- | --- |
 | `artists` | `Artist`实例的列表 |
 | `patch` | 用于轴域背景的`Rectangle`实例 |
-| collections | `Collection`实例的列表 |
-| images | `AxesImage`的列表 |
-| legends | `Legend`实例的列表 |
-| lines | `Line2D`实例的列表 |
-| patches | `Patch`实例的列表 |
-| texts | `Text`实例的列表 |
-| xaxis | `matplotlib.axis.XAxis`实例 |
-| yaxis | `matplotlib.axis.YAxis`实例 |
+| `collections` | `Collection`实例的列表 |
+| `images` | `AxesImage`的列表 |
+| `legends` | `Legend`实例的列表 |
+| `lines` | `Line2D`实例的列表 |
+| `patches` | `Patch`实例的列表 |
+| `texts` | `Text`实例的列表 |
+| `xaxis` | `matplotlib.axis.XAxis`实例 |
+| `yaxis` | `matplotlib.axis.YAxis`实例 |
 
 ## 轴容器

3.6.md

@@ -35,7 +35,7 @@ handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
 ax.legend(handles, labels)
 ```
 
-`get_legend_handles_labels()`函数返回轴域上存在的句柄/artist 的列表，这些句柄/artist 可以用于为结果图例生成条目 - 但值得注意的是，并非所有 artist 都可以添加到图例中， 这种情况下会创建『代理』（请参阅[特地为添加到图例创建 artist（也称为代理 artist）](http://matplotlib.org/users/legend_guide.html#proxy-legend-handles)，来了解更多详细信息）。
+`get_legend_handles_labels()`函数返回轴域上存在的句柄/artist 的列表，这些句柄/artist 可以用于为结果图例生成条目 - 但值得注意的是，并非所有艺术家都可以添加到图例中， 这种情况下会创建『代理』（请参阅[特地为添加到图例创建 artist（也称为代理 artist）](http://matplotlib.org/users/legend_guide.html#proxy-legend-handles)，来了解更多详细信息）。
 
 为了完全控制要添加到图例的内容，通常将适当的句柄直接传递给`legend()`：
 
@@ -55,7 +55,7 @@ plt.legend([line_up, line_down], ['Line Up', 'Line Down'])
 
 ## 特地为添加到图例创建 artist（也称为代理 artist）
 
-并非所有的句柄都可以自动转换为图例条目，因此通常需要创建一个可转换的 artist。 图例句柄不必存在于被用到的图像或轴域上。
+并非所有的句柄都可以自动转换为图例条目，因此通常需要创建一个可转换的艺术家。 图例句柄不必存在于被用到的图像或轴域上。
 
 假设我们想创建一个图例，其中有一些数据表示为红色：
 
@@ -276,7 +276,7 @@ ax.plot([1, 2, 3])
 ax.legend(['A simple line'])
 ```
 
-但是，为了使『标签』和图例元素实例保持一致，最好在 artist 创建时指定标签，或者通过调用 artist 的`set_label()`方法：
+但是，为了使『标签』和图例元素实例保持一致，最好在艺术家创建时指定标签，或者通过调用艺术家的`set_label()`方法：
 
 ```py
 line, = ax.plot([1, 2, 3], label='Inline label')
@@ -285,9 +285,9 @@ line.set_label('Label via method')
 ax.legend()
 ```
 
-通过定义以下划线开头的标签，可以从图例元素自动选择中排除特定线条。 这对于所有 artist 都是默认的，因此不带任何参数调用`legend()`，并且没有手动设置标签会导致没有绘制图例。
+通过定义以下划线开头的标签，可以从图例元素自动选择中排除特定线条。 这对于所有艺术家都是默认的，因此不带任何参数调用`legend()`，并且没有手动设置标签会导致没有绘制图例。
 
-为了完全控制哪些 artist 拥有图例条目，可以传递拥有图例的 artist 的可迭代对象，然后是相应图例标签的可迭代对象：
+为了完全控制哪些艺术家拥有图例条目，可以传递拥有图例的艺术家的可迭代对象，然后是相应图例标签的可迭代对象：
 
 ```py
 legend((line1, line2, line3), ('label1', 'label2', 'label3'))

3.9.md

@@ -8,7 +8,7 @@
 
 Matplotlib 的`patheffects`模块提供了一些功能，用于将多个绘制层次应用到任何 Artist，并可以通过路径呈现。
 
-可以对其应用路径效果的 Artist 包括`Patch`，`Line2D`，`Collection`，甚至文本。 每个 Artist 的路径效果都可以通过`set_path_effects`方法（`set_path_effects`）控制，它需要一个`AbstractPathEffect`的可迭代实例。
+可以对其应用路径效果的艺术家包括`Patch`，`Line2D`，`Collection`，甚至文本。 每个艺术家的路径效果都可以通过`set_path_effects`方法（`set_path_effects`）控制，它需要一个`AbstractPathEffect`的可迭代实例。
 
 最简单的路径效果是普通效果，它简单地绘制 Artist，并没有任何效果：
 
@@ -28,7 +28,7 @@ plt.show()
 
 ## 添加阴影
 
-比正常效果更有趣的路径效果是阴影，我们可以应用于任何基于路径的 Artist。 `SimplePatchShadow`和`SimpleLineShadow`类通过在原始 Artist 下面绘制填充 Patch 或线条 Patch 来实现它：
+比正常效果更有趣的路径效果是阴影，我们可以应用于任何基于路径的 Artist。 `SimplePatchShadow`和`SimpleLineShadow`类通过在基本艺术家下面绘制填充补丁或线条补丁来实现它：
 
 ```py
 import matplotlib.pyplot as plt
@@ -47,9 +47,9 @@ plt.show()
 
 请注意本示例中设置路径效果的两种方法。 第一个使用`with *`类，来包含“正常”效果之后的所需功能，而后者明确定义要绘制的两个路径效果。
 
-## 让 Artist 脱颖而出
+## 让艺术家脱颖而出
 
-使 Artist 在视觉上脱颖而出的一个好方法是，在实际 Artist 下面以粗体颜色绘制轮廓。 `Stroke`路径效果使其相对简单：
+使艺术家在视觉上脱颖而出的一个好方法是，在实际艺术家下面以粗体颜色绘制轮廓。 `Stroke`路径效果使其相对简单：
 
 ```py
 import matplotlib.pyplot as plt
@@ -71,7 +71,7 @@ plt.show()
 
 您可能已经注意到，`Stroke`、`SimplePatchShadow`和`SimpleLineShadow`的关键字不是通常的`Artist`关键字（例如`facecolor`和`edgecolor`等）。这是因为使用这些路径效果，我们操作了 matplotlib 的较低层。实际上，接受的关键字是用于`matplotlib.backend_bases.GraphicsContextBase`实例的关键字，它们为易于创建新的后端而设计，而不是用于其用户界面。
 
-## 对路径效果 Artist 的更大控制
+## 对路径效果艺术家的更大控制
 
 如前所述，一些路径效果的操作级别低于大多数用户操作，这意味着设置关键字（如`facecolor`和`edgecolor`）会导致`AttributeError`。幸运的是，有一个通用的`PathPatchEffect`路径效果，它创建一个具有原始路径的`PathPatch`类。此效果的关键字与`PathPatch`相同：
 

4.3.md

@@ -16,7 +16,7 @@
 | bbox | rectangle prop dict plus key 'pad' which is a pad in points |
 | clip_box | `matplotlib.transform.Bbox` 实例 |
 | clip_on | `[True / False]` |
-| clip_path | `Path` 实例和 `Transform` 实例，`Patch` |
+| clip_path | `Path`，`Transform`或`Patch` 实例 |
 | color | 任何 matplotlib 颜色 |
 | family | `[ 'serif' / 'sans-serif' / 'cursive' / 'fantasy' / 'monospace' ]` |
 | fontproperties | `matplotlib.font_manager.FontProperties` 实例 |
@@ -122,4 +122,4 @@ ax.set_axis_off()
 plt.show()
 ```
 
-![](http://matplotlib.org/_images/text_layout.png)
+![](http://matplotlib.org/_images/text_layout.png)

4.4.md

@@ -46,7 +46,7 @@ matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['Source Han Sans TW', 'sans-serif']
 font.sans-serif: Source Han Sans TW, Ariel, sans-serif
 ```
 
-要控制每个 Artist 使用的字体，使用上面记录的`'name'`，`'fontname'`或`'fontproperties'`关键字参数。
+要控制每个艺术家使用的字体，使用上面记录的`'name'`，`'fontname'`或`'fontproperties'`关键字参数。
 
 在 linux 上，`fc-list`是用于发现字体名称的实用工具；例如