官方介绍: http://matplotlib.org/faq/usage_faq.html#matplotlib-pylab-and-pyplot-how-are-they-related
先来说matplotlib与pylab
这些模块其实功能都相同，程序运行的时候都在运行相同的code，不同的是导入模块的方式不同。
我们需要注意的是，matplotlib有两个使用接口，一种是状态机( state-machine )层的接口，通过pyplot模块来进行管理。另一种是面向对象的接口，这边有个例子： How can I attach a pyplot function to a figure instance?
pylab将所有的功能函数（pyplot状态机函数，大部分时numpy里面的函数）全部导入其单独的命名空间内。为什么要这样做，是因为这样可以很好地与ipython（或者类似的IDE，比如pycharm）实现很好的交互模式，这个就和MATLAB差不多。
也就是说，看你想要做什么，如果你不在一个gui的编程界面中（或者说不是一个可交互的后台，没有使用提供的后台交互），你做的只是：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.plot(....)这样不会造成命名空间的混乱，一般更建议这种做法。
ipython --pylab与
from pylab import * 效果一样
现在通常这样用： ipython --matplotlib，这样的话就可以不用一些导入那么多的功能函数，而是需要什么加入什么。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt同样，如果你将matplotlib嵌入到gui中，但你不想导入pyplot使系统运行额外的gui程序，则你需要做的是需要什么就导入什么。
最后的建议
pylab和pyplot的区别是，前者将numpy导入了其命名空间中。这样会使pylab表现的和matlab更加相似。现在来说我们经常使用pyplot，因为pyplot相比pylab更加纯粹。
