通过前面的学习，我们知道matplotlib.pyplot模块能够快速地生成图像，但如果使用面向对象的编程思想，我们就可以更好地控制和自定义图像。
在 Matplotlib 中，面向对象编程的核心思想是创建图形对象（figure object）。通过图形对象来调用其它的方法和属性，这样有助于我们更好地处理多个画布。在这个过程中，pyplot 负责生成图形对象，并通过该对象来添加一个或多个 axes 对象（即绘图区域）。
Matplotlib 提供了matplotlib.figure图形类模块，它包含了创建图形对象的方法。通过调用 pyplot 模块中 figure() 函数来实例化 figure 对象。如下所示：
from matplotlib import pyplot as plt
#创建图形对象
fig = plt.figure()
该函数的参数值，如下所示：
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| figsize | 指定画布的大小，(宽度,高度)，单位为英寸。 |
| dpi | 指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，默认值为80。 |
| facecolor | 背景颜色。 |
| dgecolor | 边框颜色。 |
| frameon | 是否显示边框。 |
下面使用 figure() 创建一个空白画布：
fig = plt.figure()
我们使用 add_axes() 将 axes 轴域添加到画布中。如下所示：
ax=fig.add_axes([0,0,1,1])
add_axes() 的参数值是一个序列，序列中的 4 个数字分别对应图形的左侧，底部，宽度，和高度，且每个数字必须介于 0 到 1 之间。
设置 x 和 y 轴的标签以及标题，如下所示：
ax.set_title("sine wave")
ax.set_xlabel('angle')
ax.set_ylabel('sine')
调用 axes 对象的 plot() 方法，对 x 、 y 数组进行绘图操作：
ax.plot(x,y)
完整的代码如下所示：
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import math
x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
y = np.sin(x)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
ax.plot(x,y)
ax.set_title("sine wave")
ax.set_xlabel('angle')
ax.set_ylabel('sine')
plt.show()
输出结果如下：
