Summary
This chapter explains the Matplotlib object model with an emphasis on the Figure and Axes artists and demonstrates how to create a Figure and its Axes using pyplot.subplots and render plots via Axes.plot and plt.show().

General domain of usage
data visualization

`matplotlib` har tre lag:
* **Backend-lag**: gengiver plot til skærme eller filer;
* **Artist-lag**: beskriver, hvordan data er arrangeret, består af ét objekt, `Artist`;
* **Scripting-lag**: forbinder de to foregående lag og forenkler adgangen til dem.

Hovedfokus er på scripting-laget med `pyplot`-modulet og artist-laget. Artist-laget omfatter følgende:

* **Containere** (f.eks. `Figure`, `Axes`);
* **Primitiver** (f.eks. linje, rektangel, cirkel, tekst osv.).

`Figure` er det primære `Artist`-objekt og kan betragtes som et lærred, hvor alle plots placeres. Grundlæggende holder det alt sammen.

`Axes` er derimod et objekt, der består af to akse-objekter, x-akse og y-akse.



`Figure` = lærred, `Axes` = x-akse + y-akse.

Bemærk

Nu ses der nærmere på oprettelsen af `Figure` og dens `Axes`: 

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot()
plt.show()

Hvad er hovedformålet med at bruge `plt.subplots()` i koden ovenfor, og hvad returnerer den?

Behersk de grundlæggende færdigheder inden for datavisualisering ved hjælp af den objektorienterede tilgang i Matplotlib. Lær at kontrollere alle aspekter af dine figurer, fra akser og signaturforklaringer til farver og stilarter. Opret statiske diagrammer i professionel kvalitet, håndter tidsseriedata og eksporter grafik i høj opløsning til rapporter og publikationer.

Forståelse af Figurer og Akser