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` verfügt über drei Ebenen:
* **Backend-Ebene**: rendert das Diagramm auf Bildschirme oder in Dateien;
* **Artist-Ebene**: beschreibt, wie Daten angeordnet sind, besteht aus einem Objekt, `Artist`;
* **Scripting-Ebene**: verbindet die beiden vorherigen Ebenen und vereinfacht den Zugriff auf sie.

Der Hauptfokus liegt auf der Scripting-Ebene mit dem `pyplot`-Modul und der Artist-Ebene. Die Artist-Ebene umfasst Folgendes:

* **Container** (z. B. `Figure`, `Axes`);
* **Primitives** (z. B. Linie, Rechteck, Kreis, Text usw.).

`Figure` ist das Haupt-`Artist`-Objekt und kann als Leinwand betrachtet werden, auf der sich alle Diagramme befinden. Im Wesentlichen hält es alles zusammen.

Im Gegensatz dazu ist `Axes` ein Objekt, das aus zwei Achsenobjekten besteht: x-Achse und y-Achse.



`Figure` = Leinwand, `Axes` = x-Achse + y-Achse.

Hinweis

Nun folgt die Betrachtung der Erstellung von `Figure` und deren `Axes`:

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

Was ist der Hauptzweck der Verwendung von `plt.subplots()` im obigen Code und was gibt diese Funktion zurück?

Beherrschen Sie die grundlegenden Fähigkeiten der Datenvisualisierung mit dem objektorientierten Ansatz in Matplotlib. Lernen Sie, jeden Aspekt Ihrer Abbildungen zu steuern, von Achsen und Legenden bis hin zu Farben und Stilen. Erstellen Sie professionelle statische Diagramme, verarbeiten Sie Zeitreihendaten und exportieren Sie hochauflösende Grafiken für Berichte und Publikationen.

Verstehen von Figuren und Achsen

Verstehen von Figuren und Achsen