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Author: wizardforcel

2.md

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+# 安装
+
+> 原文：[Installing](http://matplotlib.org/users/installing.html)
+
+> 译者：[飞龙](https://github.com/)
+
+> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
+
+有许多安装 matplotlib 的不同方法，最好的方法取决于您使用的操作系统，已经安装的内容以及如何使用它。 为了避免涉及本页上的所有细节（和潜在的复杂性），有几个方便的选项。
+
+## 安装预构建包
+
+### 多数平台：Python 科学分发包
+
+第一个选项是使用已经内置 matplotlib 的预打包的 Python 分发包。 `Continuum.io` Python 分发包（Anaconda 或 miniconda）和 Enthought 分发包（Canopy）都是“在 Windows，OSX 和主流 Linux 平台开箱即用并正常工作”的出色选择。 这两个分发包包括 matplotlib 和许多其他有用的工具。
+
+### Linux：使用你的包管理器
+
+如果你是用 Linux，你可能更倾向于使用包管理器。matplotlib 是用于多数主流 Linux 发行版的包。
+
++   Debian / Ubuntu：`sudo apt-get install python-matplotlib`
++   Fedora / Redhat：`sudo yum install python-matplotlib`
+
+Mac OSX：使用`pip`
+
+如果你使用 MacOS，你可以使用 Python 标准安装程序[`pip`](https://pypi.python.org/pypi/pip/)来安装 matplotlib 二进制。参见[安装 MacOS 二进制轮子](http://matplotlib.org/faq/installing_faq.html#install-osx-binaries)。
+
+### Windows
+
+如果你还没有安装 Python，我们建议使用兼容 SciPy 技术栈的 Python 分发版本，如 WinPython，Python(x, y)，Enthought Canopy 或 Continuum Anaconda，它们含有 matplotlib 和它的许多依赖，并预装了其他有用的软件包。
+
+对于 [Python 的标准安装](https://www.python.org/downloads/)，可以使用`pip`安装  matplotlib ：
+
+```
+python -m pip install -U pip setuptools
+python -m pip install matplotlib
+```
+
+如果没有为所有用户安装 Python 2.7 或 3.4，则需要安装 Microsoft Visual C++ 2008（对于 Python 2.7 为 64 位或 32 位）或 Microsoft Visual C++ 2010（对于 Python 3.4 为 64 位或 32 位）再分发包。
+
+Matplotlib 依赖于 Pillow 来读取和保存 JPEG，BMP 和 TIFF 图像文件。 Matplotlib 需要 MiKTeX 和 GhostScript 来使用LaTeX渲染文本。动画模块需要 FFmpeg，avconv，mencoder 或 ImageMagick。
+
+以下后端应该开箱即用：agg，tkagg，ps，pdf 和 svg。对于其他后端，您可能需要安装 pycairo，PyQt4，PyQt5，PySide，wxPython，PyGTK，Tornado 或 GhostScript。
+
+TkAgg 可能是来自标准 Python shell 或 IPython 的，用于交互式的最佳后端。它被启用为官方二进制文件的默认后端。 Windows 不支持 GTK3。
+
+PyPI 下载页面上的 Windows 轮子（`* .whl`）不包含测试数据或示例代码。如果你想尝试 matplotlib 源代码中的许多演示，请下载`*.tar.gz`文件并查看`examples`子目录。要运行测试套件，请将源代码发行版中的`lib\matplotlib\tests`和`lib\mpl_toolkits\tests`目录分别复制到`sys.prefix\Lib\site-packages\matplotlib`和`sys.prefix\Lib\site-packages\mpl_toolkits`，并安装 nose，mock，Pillow，MiKTeX，GhostScript，ffmpeg，avconv，mencoder，ImageMagick 和 Inkscape。
+
+## 从源码安装
+
+如果你有兴趣为 matplotlib 开发做贡献，运行最新的源代码，或者只是想自己构建一切，从源代码构建 matplotlib 并不困难。 [从 PyPI 文件页面](https://pypi.python.org/pypi/matplotlib/)抓取最新的`tar.gz`发布文件，或者如果你想开发 matplotlib 或只需要最新的 bug 修复版本，获取最新的 git 版本，请见[从 git 安装](http://matplotlib.org/faq/installing_faq.html#install-from-git)。
+
+源代码遵守标准环境变量 CC，CXX，PKG_CONFIG。 这意味着如果你的工具链有前缀，你可以设置它们。 这可以用于交叉编译。
+
+```
+export CC=x86_64-pc-linux-gnu-gcc export CXX=x86_64-pc-linux-gnu-g++ export PKG_CONFIG=x86_64-pc-linux-gnu-pkg-config
+```
+
+一旦你满足的了面的具体需求（主要是 Python、NumPy、libpng 和 freetype），你就可以构建 matplotlib 了：
+
+```
+cd matplotlib
+python setup.py build
+python setup.py install
+```
+
+我们提供与`setup.py`一起使用的`setup.cfg`文件，您可以使用它来自定义构建过程。 例如，要使用的默认后端，是否安装 matplotlib 附带的某些可选库，等等。 这个文件会对那些包装 matplotlib 的东西特别有用。
+
+如果已经为非标准设施安装了必备组件，并需要通知 matplotlib 它们在哪里，请编辑`setupext.py`并将基本路径添加为`sys.platform`的`basedir`字典条目。 例如，如果某些所需库的头文件位于`/some/path/include/someheader.h`中，请在您的平台的`basedir`列表中输入`/some/path`。
+
+### 构建需求
+
+这些是外部软件包，您需要在安装 matplotlib 之前安装它们。 如果您在 OSX 上构建，请参阅[在 OSX 上构建](http://matplotlib.org/users/installing.html#build-osx)。 如果您在 Windows 上构建，请参阅[在 Windows 上构建](http://matplotlib.org/users/installing.html#build-windows)。 如果在 Linux 上使用软件包管理器安装依赖项，则除了库本身之外，还可能需要安装开发包（查找`-dev`后缀）。
+
+#### 所需依赖
+
+Python 2.7，3.4，3.5 或 3.6
+
+[下载 Python](https://www.python.org/downloads/)
+
+NumPy 1.7.1（或更新）
+
+Python 的数组支持（[下载 NumPy](http://www.numpy.org/)）
+
+[setuptools](https://setuptools.readthedocs.io/en/latest/)
+
+setuptools 为 Python 包安装提供扩展
+
+[dateutil](http://matplotlib.org/glossary/index.html#term-dateutil) 1.1 或更新
+
+为 Python 时间日期的处理提供扩展。如果使用了`pip`，`easy_install `或者从源码安装，安装器会尝试从 PyPI 下载并安装`python_dateutil`。
+
+[pyparsing](https://pyparsing.wikispaces.com/)
+
+需要为 matplotlib 的 mathtext 数学渲染提供支持。如果使用了`pip`，`easy_install `或者从源码安装，安装器会尝试从 PyPI 下载并安装`pyparsing`。
+
+
+[libpng 1.2 （或更新）](http://www.libpng.org/)
+
+用于加载和保存 [PNG](http://matplotlib.org/glossary/index.html#term-png) 文件（[下载](http://www.libpng.org/pub/png/libpng.html)）。libong 需要 zlib。
+
+[pytz](http://pytz.sourceforge.net/)
+
+用于操作时区感知的日期时间。<https://pypi.python.org/pypi/pytz>
+
+[FreeType](http://matplotlib.org/glossary/index.html#term-freetype) 2.3 或更新
+
+用于读取 TrueType 字体文件。如果使用了`pip`，`easy_install `或者从源码安装，安装器会尝试从预期位置定位 FreeType。如果找病毒奥，尝试安装 [pkg-config](http://matplotlib.org/users/installing.html#optional-dependencies)，用于寻找所需非 Python 库的工具。
+
+[cycler](http://matplotlib.org/cycler/) 0.10.1 或更新
+
+可组合的循环类，用于构造 style-cycle。
+
+[six](https://pypi.python.org/pypi/six)
+
+需要用于 Python 2 和 3 之间的兼容性。
+
+#### Python 2 的依赖
+
+[functools32](https://pypi.python.org/pypi/functools32)
+
+需要用于 Python 2.7 上的兼容性。
+
+[subprocess32](https://pypi.python.org/pypi/subprocess32/)
+
+可选，仅用于 Unix。`subprocess`标准库从 3.2+ 到 2.7 的 Backport。它提供了更好的错误信息和超时支持。
+
+#### 可选的 GUI 框架
+
+这些是可选软件包，您可能希望安装这些软件包来使 用matplotlib 和用户界面工具包。 有关 matplotlib 可选后端和所提供功能的更多详细信息，请参阅[什么是后端](http://matplotlib.org/faq/usage_faq.html#what-is-a-backend)。
+
+[tk](http://matplotlib.org/glossary/index.html#term-tk) 8.3 或更新，不包括 8.6.0 和 8.6.1
+
+TkAgg 后端使用的 TCL/Tk 窗口控件库。
+
+版本 8.6. 0和 8.6.1 已知有问题，当以错误的顺序关闭多个窗口时可能导致段错误。
+
+[pyqt](http://matplotlib.org/glossary/index.html#term-pyqt) 4.4 或更新
+
+Qt4 控件库的 Python 包装，用于 Qt4Agg 后端。
+
+[pygtk](http://matplotlib.org/glossary/index.html#term-pygtk) 2.4 或更新
+
+GTK 控件库的 Python 包装，用于 GTK  或者 GTKAgg 后端。
+
+[wxpython](http://matplotlib.org/glossary/index.html#term-wxpython) 2.8 或更新
+
+wx 控件库的 Python 包装，用于 WX 或 WXAgg 后端。
+
+#### 可选的外部程序
+
+[ffmpeg](https://www.ffmpeg.org/)/[avconv](https://libav.org/avconv.html) 或 [mencoder](http://www.mplayerhq.hu/design7/news.html)
+
+需要用于动画模块，将输出保存为电影格式。
+
+[ImageMagick](http://www.imagemagick.org/script/index.php)
+
+需要用于动画模块，能够保存 GIF 动画。
+
+#### 可选依赖
+
+[Pillow](http://python-pillow.org/)
+
+如果安装了 Pillow，matplotlib 可以读取或写入大部分图像文件格式。
+
+[pkg-config](https://www.freedesktop.org/wiki/Software/pkg-config/)
+
+用于寻找所需非 Python 库的工具。并不是严格需要它，但是如果库和头文件不在预期位置，可以使安装更加便捷。
+
+#### matplotlib 自带的所需库
+
+[agg](http://matplotlib.org/glossary/index.html#term-agg) 2.4
+
+C++ 渲染引擎。 matplotlib 静态链接到 agg 模板源码，所以它除了 matplotlib 之外，不会影响你的系统的任何东西。
+
+qhull 2012.1
+
+用于计算 Delaunay 三角测量的库。
+
+ttconv
+
+TureType 字体工具。
+
+### 在 Linux 上构建
+
+使用你的系统包管理器来安装依赖最为简单。
+
+如果你使用 Debian/Ubuntu，可以使用以下命令在获取需要用于构建 matplotlib 的所有依赖：
+
+```
+sudo apt-get build-dep python-matplotlib
+```
+
+如果你使用 Fedora/RedHat，你可以使用以下命令：
+
+```
+su -c "yum-builddep python-matplotlib"
+```
+
+这不会构建 matplotlib，但这会安装所需依赖。这会使从源码构建变得容易。
+
+### 在 OSX 上构建
+
+由于可以获取`libpng`和`freetype`需求（darwinports，fink，/usr/X11R6）的不同位置，不同的架构（例如 x86，ppc，universal）和不同的 OSX 版本 10.4 和 10.5），OSX 的构建情况很复杂。我们建议您使用我们对 OSX 版本所做的方式来构建：从`tarball`或`git`仓库获取源代码，并按照`README.osx`中的说明进行操作。
+
+### 在 Windows 上构建
+
+<https://www.python.org> 上发布的 Python ，使用 VS2008 编译 3.3 之前的版本，使用 VS2010 编译 3.3，并且使用 VS2015 编译 3.5 和 3.6。 建议使用相同的编译器编译 Python 扩展。
+
+由于没有规范的 Windows 包管理器，从源代码构建`freetype`，`zlib`和`libpng`的方法被记录为`matplotlib-winbuild`中的构建脚本。

8.2.md

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+# 我们最喜欢的秘籍
+
+这里是一个简短的教程，示例和代码片段的集合，展示了一些有用的经验和技巧，来制作更精美的图像，并克服一些 matplotlib 的缺陷。
+
+## 共享轴限制和视图
+
+通常用于使两个或更多绘图共享一个轴，例如，两个子绘图具有时间作为公共轴。 当你平移和缩放一个绘图，你想让另一个绘图一起移动。 为了方便这一点，matplotlib 轴支持`sharex`和`sharey`属性。 创建`subplot()`或`axes()`实例时，您可以传入一个关键字，表明要共享的轴。
+
+```py
+In [96]: t = np.arange(0, 10, 0.01)
+
+In [97]: ax1 = plt.subplot(211)
+
+In [98]: ax1.plot(t, np.sin(2*np.pi*t))
+Out[98]: [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x98719ec>]
+
+In [99]: ax2 = plt.subplot(212, sharex=ax1)
+
+In [100]: ax2.plot(t, np.sin(4*np.pi*t))
+Out[100]: [<matplotlib.lines.Line2D object at 0xb7d8fec>]
+```
+
+## 轻松创建子图
+
+在 matplotlib 的早期版本中，如果你想使用 pythonic API 并创建一个`figure`实例，并从中创建一个`subplots`网格，而且可能带有共享轴，它涉及大量的样板代码。 例如：
+
+```py
+# old style
+fig = plt.figure()
+ax1 = fig.add_subplot(221)
+ax2 = fig.add_subplot(222, sharex=ax1, sharey=ax1)
+ax3 = fig.add_subplot(223, sharex=ax1, sharey=ax1)
+ax3 = fig.add_subplot(224, sharex=ax1, sharey=ax1)
+```
+
+
+Fernando Perez 提供了一个很好的顶级方法，来一次性创建`subplots()`（注意末尾的`s`），并为所有子图开启`x`和`y`共享。 您可以单独解构来获取轴域：
+
+```py
+# new style method 1; unpack the axes
+fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)
+ax1.plot(x)
+```
+
+或将它们作为行数乘列数的对象数组返回，支持 numpy 索引：
+
+```py
+# new style method 2; use an axes array
+fig, axs = plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)
+axs[0,0].plot(x)
+```
+