Axes类可以设置图片（或子图）中相关属性：绘图数据、坐标轴刻度/标签、标题、图例等。它是Python操作绘图的主要接口。Matplotlib定义了一个axes类（轴域类），在一个给定的画布（figure）中可以包含多个axes对象，但是同一个axes对象只能在一个画布中使用。比如，2D绘图区域（axes）包含两个轴（axis）对象；如果是3D绘图区域，则包含三个。据此，我们就可以理解下面一个常见问题：
在Python的实际绘图中，为什么要用
ax而不是plt？
- 因为在绘制子图过程中，对于每一个子图属性的不同设置，
ax可以直接实现对于单个子图的设定。而plt则是针对整个图片的属性进行全局设置。
Axes类常被用来进行绘图方式与坐标轴设置两个方面，对此本文对它们的主要类方法进行简要总结。
一、绘图方式
1.1 基本绘图方式
1.2 跨度、频谱、填充、2D数组的绘图方式
Axes类方法 |
功能 |
|---|---|
| 跨度相关绘图方式 | |
Axes.axhline |
在轴上添加一条水平线。 |
Axes.axhspan |
在轴上添加水平跨度（矩形）。 |
Axes.axvline |
在轴上添加一条垂直线。 |
Axes.axvspan |
在轴上添加垂直跨度（矩形）。 |
Axes.axline |
添加无限长的直线。 |
| 频谱相关绘图方式 | |
| Axes.acorr | 绘制x的自相关。 |
| Axes.angle_spectrum | 绘制角度光谱。 |
| Axes.cohere | 绘制x和y之间的相干性。 |
| Axes.csd | 绘制交叉光谱密度。 |
| Axes.magnitude_spectrum | 绘制幅度谱。 |
| Axes.phase_spectrum | 绘制相位谱。 |
| Axes.psd | 绘制功率谱密度。 |
| Axes.specgram | 绘制频谱图。 |
| Axes.xcorr | 绘制x和y之间的互相关。 |
| Axes.clabel | 标注等高线图。 |
| Axes.contour | 绘制轮廓线。 |
| Axes.contourf | 绘制填充轮廓。 |
| Axes.imshow | 将数据显示为图像，即在2D常规栅格上。 |
| Axes.matshow | 将2D矩阵或数组的值绘制为颜色编码的图像。 |
| Axes.pcolor | 创建具有非规则矩形网格的伪彩色图。 |
| Axes.pcolorfast | 创建具有非规则矩形网格的伪彩色图。 |
| Axes.pcolormesh | 创建具有非规则矩形网格的伪彩色图。 |
| Axes.spy | 绘制2D阵列的稀疏模式。 |