一、matplotlib简介
matplotlib是一个Python 2D绘图库，可以生成各种硬拷贝格式和跨平台交互式环境的出版物质量数据。Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython shell，Jupyter笔记本，Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包。
matplotlib提供了三种不同风格的API供用户使用:
- pyplot API
- object-oriented API
- pylab API(disapproved)
pyplot API是函数式风格的一组API，借鉴了MATLAB的函数风格，使得matplotlib可以像MATLAB一样工作。
object-oriented API是面向对象风格的API，如果需要更多自定义绘图及高级使用，建议直接使用这些对象。OOP风格使用到的对象主要有Figure类, Axes类, FigureCanvas类及Line2D类。
在matplotlib中，整个图像为一个Figure对象，我们可以开启多个Figure窗口对象。在Figure对象中可以包含一个或者多个Axes对象，每个Axes对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域，如下图所示。
绘图区域主要由以下几个元素组成，Title为标题。Axis为坐标轴，Label为坐标轴标注。Tick为刻度线，Tick Label为刻度注释。
各个对象之间有下面的对象隶属关系：
了解了OOP风格主要的类元素后，为了实现matplotlib与PySide2的连接，主要对象就是FigureCanvas类, 它代表了具体实现绘图的后端(backend), 之前的分析都是在程序逻辑及OOP层面进行绘图，它必须连接一个后端绘图程序才能真正在屏幕上绘制出图像。可以理解为建房子，我们在设计图纸中设计好了房子的结构，需要施工队来将我们的设计变成现实的建筑。
二、matplotlib布局
Figure对象有两种添加Axes的方式，第一种就是使用
add_axes([left, bottom, width, height]) #range 0 to 1
对于这种方式的好处是我们可以自由决定Axes在Figure上的位置及大小，如下图所示
第二种添加Axes的方式就是使用matplotlib的布局管理器，可以类比PySide2中的layout。
axes = add_subplot(nrows, ncols, position)
参数一为子图的总行数，参数二为子图的总列数，参数三为子图的位置，返回值为我们添加的Axes对象。
了解了matplotlib的基本工作原理后，后面对Figure及Axes的具体操作就可以查阅官方文档来获取了。
三、在PySide2中嵌入matplotlib
之前提到FigureCanvas是连接PySide2与matplotlib的关键，那么为什么FigureCanvas可以连接PySide2与matplotlib呢。
通过之前的分析我们知道要实现我们的绘图功能，需要一个“施工队”来帮助我们完成这个事情，在matplotlib中也就是backends,关于backends的具体描述可以查阅官方文档，matplotlib有Qt5Agg、TkAgg、WXAgg、GTK3Agg等一系列的backends,这使得我们可以在其他程序中嵌入matplotlib实现我们的绘图功能。 为了便于理解如何通过FigureCanvas连接PySide2与matplotlib,我们从以下两句代码来入手。
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
issubclass(FigureCanvas, QtWidgets.QWidget)
第一句代码代表FigureCanvas是从backend_qt5agg导入的，那么也就是此时实现绘图的backends为Qt5,即PyQt5与PySide2. 第二句代码的值为True，代表FigureCanvas为QWidget的子类，既然是QWidget的子类，那么我们就可以将其当做QWidget来进行处理，作为我们程序中的小部件来使用。具体的示例可以查阅官方示例Embeddeing in Qt
四、在框架quina中使用matplotlib
本文最主要的目的是为了在quina中嵌入matplotlib来实现曲线图的绘制功能，quina是在PySide2上封装的一层业务框架，由于涉及公司业务，此处不做详解。一个最简单的嵌入示例程序为
import quina
import numpy as np
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
from matplotlib.figure import Figure
if __name__ == '__main__':
# construct MainWindow
w = quina.widgets.MainWindow()
# prepare data
x = np.linspace(1, 10)
y = x ** 2
# construct Figure object
fig = Figure()
axes = fig.add_subplot(1, 1, 1)
axes.plot(x, y, 'r')
# construct FigureCanvas object
canvas = FigureCanvas(fig)
# set canvas to center widget in MainWindow
w.set_central_widget(canvas)
w.exec()
程序运行结果如下
