Matplotlib 是 Python 中最流行的绘图库之一，其强大的功能和丰富的特性深受程序员喜爱。在 Matplotlib 中，我们可以使用 iterator 对象来遍历数据，从而创建一个自定义的绘图函数。然而，有时我们会遇到一个错误提示：“module matplotlib.cbook has no attribute iterable”。

为了解决这个问题，我们需要了解 iterator 的概念。在 Python 中，当我们使用列表推导式时，可以使用 通配符获取所有元素，也可以使用 range 函数获取指定范围内的元素。但是，当我们在 Matplotlib 中使用这些功能时，会引发一个错误。这是因为 Matplotlib 中的 iterator 对象与列表和元组的迭代器不同，它们不支持 和 range 操作。

为了解决这个问题，我们可以通过自定义 iterator 来实现 Matplotlib 中的数据遍历。接下来，我们将介绍如何实现自定义 iterator。

要实现自定义 iterator，我们首先需要了解 Matplotlib 中的 iterator 类型。在 Matplotlib 中，数据可以通过两种方式来遍历：序列（例如列表）和元组（例如 (x, y)）。Matplotlib 中的 iterator 对象是用于遍历这些数据的特殊对象。

遍历序列

我们可以使用 Python 内置的迭代器类型来遍历 Matplotlib 中的序列数据。例如，我们可以遍历一个列表：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个包含 x 和 y 值的列表
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 使用 list.range() 函数获取数据范围
start, stop = 2, 5

# 遍历数据
for i in range(start, stop):
    x = i
    y = data[i]
    plt.plot(x, y)
    plt.title(f"x = {x}")
    plt.show()

遍历元组

如果我们要遍历 Matplotlib 中的元组数据，可以使用 Matplotlib 中的自定义迭代器类型。下面是一个示例，展示了如何使用循环来遍历一个元组：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个包含 x 和 y 值的元组
data = (1, 2, 3, 4, 5)

# 使用 custom iterator 遍历数据
custom_it = (x, y) for x, y in data)

# 遍历数据
for x, y in custom_it:
    plt.plot(x, y)
    plt.title(f"x = {x}")
    plt.show()

在 Matplotlib 中，我们不能使用列表和元组的迭代器。但是，我们可以通过自定义 iterator 来遍历 Matplotlib 中的数据。实现自定义 iterator 时，需要了解 Matplotlib 中的 iterator 类型，以及 Python 中的迭代器类型。