好的matplotlib文档推荐
我是Matplotlib的新手 ，在阅读官方文档之后，我对此非常沮丧。
任何人都可以build议良好的文档，用户手册，或教程来学习matplotlib，可以理解吗？
谢谢！
scipy.org有一个“食谱”，用Matplotlib显示一些例子： http : //www.scipy.org/Cookbook/Matplotlib/
Showmedo有一个video教程，让你开始在这里： http ://showmedo.com/videotutorials/video?name=7200090&fromSeriesID=720
（几个月后）不是一个答案，而是一个长期的评论：
有不同种类的文件，针对不同的人和不同的任务。 Matplotlib有很多例子。
但哪里是一个连贯的，结构化的概述，10页左右的图片和链接？
主页面matplotlib.sourceforge.net以〜100个绘图命令的字母列表开始，acorr .. ylabel; 不是这样，嗯，有条理。 如果没有结构，没有概述，你可以简化为search，或者通过多年的matplotlib用户邮件，或者通过400 stackoverflow.com/questions/tagged/matplotlib 。
谁有链接到其他剧情库的结构化文档，Matplotlib可以从一个叶子？
补充：另请参阅
Matplotlib的OO类库入门 aka leftwich_tut.txt：3页，程序员;
DJ Raymond的Matplotlib教程 ，11页。
matplotlib上的讲座 ，22页。
Seaborn “，这是一个基于matplotlib的Python可视化库，其主要目标是提供一个简洁高级的界面，用于绘制统计graphics，这些graphics既丰富又有吸引力。
迄今为止我发现的最好的Matplotlib文档是Euroscipy 2012的Nicolas P. Rougier的Matplotlib教程 。它对于初学者来说是可访问的，但也包括一些好的技巧，比如注释剧情。
我还build议第8章 – Wes McKinney的Python数据分析的绘图和可视化。
这本书是针对Python开发人员的Matplotlib 。
在我看来，这可能是值得的，但这取决于你来自哪里以及你想要什么。 正如所料，书中的所有信息都可以在网上find，而这本书并没有什么特别的辉煌。 然而，尽pipe我现在对matplotlib很满意，但是如果我把所有的时间都花费在网上追踪的东西上，那么我认为这本书可以为我省下足够的时间来certificate它的价格。 大多数情况下，对我来说，好处是，当我被困在某些东西上时，我经常知道应该阅读的书的部分，而不是如何向谷歌提出正确的问题或正确的关键词。 教程通常太短，完整的文档通常太长，有时一本书是正确的，即使它不是一本好书。
我发现Benjamin Root的SciPy 2013的“ Matplotlib解剖学 ”教程非常有用于获得Matplotlib的概述。 您可以在YouTube上search教程video（共3部分，总时间约3小时），并从Benjamin的GitHub存储库下载随附的iPython笔记本。
具体来说，本教程解决了Matplotlib中的主要对象，它们在事物scheme中的作用以及技巧和陷阱。 例如，他大致解释了Matplotlib的OO架构，graphics和坐标轴是如何使用的。 他还解释了事物之间的细微差别，比如使用pylab和pyplot的绘图之间的区别，以及为什么后者通常是首选的。 我发现这些信息非常有用，因为我主要在iPython中使用Matplotlib和pylab选项，并以某种方式假定它们是相同的。
http://matplotlib.sourceforge.net/gallery.html是一个很好的开始。; 您也可以在mpl主页上观看video以获取进一步的初始动机。
显然，你必须熟悉Python。 而且，由于iPython的使用非常广泛，大多数文档和教程假定您正在使用它，所以您必须熟悉iPython。 恕我直言，你还应该build立一个Tkinter的基本理解，它可以帮助你了解什么matplotlib正在做什么，以及为什么，如图，轴和子图的对象。
一旦你掌握了所有这一切，那么你就能够充分利用matplotlib。 特别是，如果你是一个科学家或本科生，我觉得你需要更多的基础，而不是单单从猴子那里看猴子单独做教程。
这就是说，我强烈推荐以下参考。 如果你愿意，你可以从Muller的video开始，以鸟瞰所有的东西，特别是如果你以前从未使用过iPython的话。 然后，之后，您可以通过其他参考填写空格，因为单独的Muller的video不会让您成为专家甚至是普通用户。
1）Python.org的python教程http://docs.python.org/3/tutorial/
2）Fredrik Lundh的“Tkinter简介” http://www.pythonware.com/library/tkinter/introduction/index.htm
3）2012年SciPy Python科学讲座http://scipy-lectures.github.com/
4）Mike Muller的matplotlibvideo教程http://www.youtube.com/watch?v=P7SVi0YTIuE
