diff --git a/1.md b/1.md
index e4139d9d57ec6a0a24ec2d524259173bfa126a82..b9cd46e1b2a9d7cbfc787780e79a204df2e94c6b 100644
--- a/1.md
+++ b/1.md
@@ -22,7 +22,7 @@ Matplotlib 的设计理念是，你应该能够使用几个，或者只有一个
 
 没有找到适合我的包，我做了任何自称 Python 程序员会做的事情：撸起我的袖子开始自己造。我没有任何真正的计算机图形经验，决定模仿 MATLAB 的绘图功能，因为 MATLAB 做得很好。这有额外的优势，许多人有很多 MATLAB 的经验，因此，他们可以很快开始在 python 中绘图。从开发人员的角度来看，拥有固定的用户接口（pylab 接口）非常有用，因为代码库的内容可以重新设计，而不会影响用户代码。
 
-Matplotlib 代码在概念上分为三个部分：pylab 接口是由`matplotlib.pylab`提供的函数集，允许用户使用非常类似于 MATLAB 图生成代码（[Pyplot 教程](http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html#pyplot-tutorial)）的代码创建绘图。 Matplotlib 前端或 Matplotlib API 是一组重要的类，创建和管理图形，文本，线条，图表等（[Artist 教程](http://matplotlib.org/users/artists.html#artist-tutorial)）。这是一个对输出无所了解的抽象接口。后端是设备相关的绘图设备，也称为渲染器，将前端表示转换为打印件或显示设备（什么是后端？）。后端示例：PS 创建 [PostScript®](http://www.adobe.com/products/postscript/) 打印件，SVG 创建[可缩放矢量图形](http://www.w3.org/Graphics/SVG/)打印件，Agg 使用 Matplotlib 附带的高质量[反颗粒几何库](http://antigrain.com/)创建 PNG 输出，GTK 在 [Gtk+](https://www.gtk.org/) 应用程序中嵌入 Matplotlib，GTKAgg 使用反颗粒渲染器创建图形并将其嵌入到 Gtk+ 应用程序中，以及用于 [PDF](https://acrobat.adobe.com/us/en/why-adobe/about-adobe-pdf.html)，[WxWidgets](https://www.wxpython.org/)，[Tkinter](https://docs.python.org/library/tkinter.html) 等。
+Matplotlib 代码在概念上分为三个部分：pylab 接口是由`matplotlib.pylab`提供的函数集，允许用户使用非常类似于 MATLAB 图生成代码（[Pyplot 教程](http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html#pyplot-tutorial)）的代码创建绘图。 Matplotlib 前端或 Matplotlib API 是一组重要的类，创建和管理图形，文本，线条，图表等（[艺术家教程](http://matplotlib.org/users/artists.html#artist-tutorial)）。这是一个对输出无所了解的抽象接口。后端是设备相关的绘图设备，也称为渲染器，将前端表示转换为打印件或显示设备（什么是后端？）。后端示例：PS 创建 [PostScript®](http://www.adobe.com/products/postscript/) 打印件，SVG 创建[可缩放矢量图形](http://www.w3.org/Graphics/SVG/)打印件，Agg 使用 Matplotlib 附带的高质量[反颗粒几何库](http://antigrain.com/)创建 PNG 输出，GTK 在 [Gtk+](https://www.gtk.org/) 应用程序中嵌入 Matplotlib，GTKAgg 使用反颗粒渲染器创建图形并将其嵌入到 Gtk+ 应用程序中，以及用于 [PDF](https://acrobat.adobe.com/us/en/why-adobe/about-adobe-pdf.html)，[WxWidgets](https://www.wxpython.org/)，[Tkinter](https://docs.python.org/library/tkinter.html) 等。
 
 Matplotlib 被很多人在许多不同的上下文中使用。有些人希望自动生成 PostScript 文件以发送给打印机或发布商。其他人在 Web 应用程序服务器上部署 Matplotlib 来生成 PNG 输出，并包含在动态生成的网页中。一些人在 Windows™ 上的 Tkinter 的 Python shell 中以交互方式使用 Matplotlib。我的主要用途是将 Matplotlib 嵌入 Windows，Linux 和 Macintosh OS X 上运行的 Gtk+ EEG 应用程序中。
 
diff --git a/3.5.md b/3.5.md
index 4d5b4e9e01d27975e975ed841832eb99ac981cd4..d64625c0da05fafe46990d5646112dfed9242d1d 100644
--- a/3.5.md
+++ b/3.5.md
@@ -1,8 +1,8 @@
 # 艺术家教程
 
-matplotlib API 有三个层级。 `matplotlib.backend_bases.FigureCanvas`是绘制图形的区域，`matplotlib.backend_bases.Renderer`是知道如何在`ChartCanvas`上绘制的对象，而`matplotlib.artist.Artist`是知道如何使用渲染器在画布上画图的对象。 `FigureCanvas`和`Renderer`处理与用户界面工具包（如 wxPython）或 PostScript® 等绘图语言交互的所有细节，`Artist`处理所有高级结构，如表示和布局图形，文本和线条。通常用户话费95％的时间来处理 Artist。
+matplotlib API 有三个层级。 `matplotlib.backend_bases.FigureCanvas`是绘制图形的区域，`matplotlib.backend_bases.Renderer`是知道如何在`ChartCanvas`上绘制的对象，而`matplotlib.artist.Artist`是知道如何使用渲染器在画布上画图的对象。 `FigureCanvas`和`Renderer`处理与用户界面工具包（如 wxPython）或 PostScript® 等绘图语言交互的所有细节，`Artist`处理所有高级结构，如表示和布局图形，文本和线条。用户通常要花费95％的时间来处理艺术家。
 
-有两种类型的 Artist：基本类型和容器类型。基本类型表示我们想要绘制到画布上的标准图形对象：`Line2D`，`Rectangle`，`Text`，`AxesImage`等，容器是放置它们的位置（`Axis`，`Axes`和`Figure`）。标准用法是创建一个`Figure`实例，使用`Figure`创建一个或多个`Axes`或`Subplot`实例，并使用`Axes`实例的辅助方法来创建基本类型。在下面的示例中，我们使用`matplotlib.pyplot.figure()`创建一个`Figure`实例，这是一个便捷的方法，用于实例化`Figure`实例并将它们与您的用户界面或绘图工具包`FigureCanvas`连接。正如我们将在下面讨论的，这不是必须的 - 你可以直接使用 PostScript，PDF，Gtk+ 或 wxPython `FigureCanvas`实例，直接实例化你的图形并连接它们 - 但是因为我们在这里关注艺术家 API，我们让`pyplot`为我们处理一些细节：
+有两种类型的艺术家：基本类型和容器类型。基本类型表示我们想要绘制到画布上的标准图形对象：`Line2D`，`Rectangle`，`Text`，`AxesImage`等，容器是放置它们的位置（`Axis`，`Axes`和`Figure`）。标准用法是创建一个`Figure`实例，使用`Figure`创建一个或多个`Axes`或`Subplot`实例，并使用`Axes`实例的辅助方法来创建基本类型。在下面的示例中，我们使用`matplotlib.pyplot.figure()`创建一个`Figure`实例，这是一个便捷的方法，用于实例化`Figure`实例并将它们与您的用户界面或绘图工具包`FigureCanvas`连接。正如我们将在下面讨论的，这不是必须的 - 你可以直接使用 PostScript，PDF，Gtk+ 或 wxPython `FigureCanvas`实例，直接实例化你的图形并连接它们 - 但是因为我们在这里关注艺术家 API，我们让`pyplot`为我们处理一些细节：
 
 ```py
 import matplotlib.pyplot as plt
@@ -121,12 +121,12 @@ In [149]: matplotlib.artist.getp(fig.patch)
     zorder = 1
 ```
 
-所有类的文档字符串也包含`Artist`属性，因此您可以查阅交互式“帮助”或 [Artist 模块](http://matplotlib.org/api/artist_api.html#artist-api)，来获取给定对象的属性列表。
+所有类的文档字符串也包含`Artist`属性，因此您可以查阅交互式“帮助”或 [`Artist`模块](http://matplotlib.org/api/artist_api.html#artist-api)，来获取给定对象的属性列表。
 
 
 ## 对象容器
 
-现在我们知道如何检查和设置我们想要配置的给定对象的属性，现在我们需要如何获取该对象。 前面提到了两种对象：基本类型和容器类型。 基本类型通常是你想要配置的东西（`Text`实例的字体，`Line2D`的宽度），虽然容器也有一些属性 - 例如 `Axes`是一个容器 Artist，包含你的绘图中的许多基本类型，但它也有属性，比如`xscale`来控制`xaxis`是“线性”还是“对数”。 在本节中，我们将回顾各种容器对象存储您想要访问的艺术家的位置。
+现在我们知道如何检查和设置我们想要配置的给定对象的属性，现在我们需要如何获取该对象。 前面提到了两种对象：基本类型和容器类型。 基本类型通常是你想要配置的东西（`Text`实例的字体，`Line2D`的宽度），虽然容器也有一些属性 - 例如 `Axes`是一个容器艺术家，包含你的绘图中的许多基本类型，但它也有属性，比如`xscale`来控制`xaxis`是“线性”还是“对数”。 在本节中，我们将回顾各种容器对象存储您想要访问的艺术家的位置。
 
 ## 图形容器
 
diff --git a/3.6.md b/3.6.md
index 32c6b66a9744b33331c1f14a28877dac74f7dadf..aaea705def78bb8b7245860e4d004d01af1e6b3a 100644
--- a/3.6.md
+++ b/3.6.md
@@ -35,7 +35,7 @@ handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
 ax.legend(handles, labels)
 ```
 
-`get_legend_handles_labels()`函数返回轴域上存在的句柄/artist 的列表，这些句柄/artist 可以用于为结果图例生成条目 - 但值得注意的是，并非所有艺术家都可以添加到图例中， 这种情况下会创建『代理』（请参阅[特地为添加到图例创建 artist（也称为代理 artist）](http://matplotlib.org/users/legend_guide.html#proxy-legend-handles)，来了解更多详细信息）。
+`get_legend_handles_labels()`函数返回轴域上存在的句柄/艺术家的列表，这些句柄/艺术家可以用于为结果图例生成条目 - 但值得注意的是，并非所有艺术家都可以添加到图例中， 这种情况下会创建『代理』（请参阅[特地为添加到图例创建艺术家（也称为代理艺术家）](http://matplotlib.org/users/legend_guide.html#proxy-legend-handles)，来了解更多详细信息）。
 
 为了完全控制要添加到图例的内容，通常将适当的句柄直接传递给`legend()`：
 
@@ -53,7 +53,7 @@ line_down, = plt.plot([3,2,1], label='Line 1')
 plt.legend([line_up, line_down], ['Line Up', 'Line Down'])
 ```
 
-## 特地为添加到图例创建 artist（也称为代理 artist）
+## 特地为添加到图例创建艺术家（也称为代理艺术家）
 
 并非所有的句柄都可以自动转换为图例条目，因此通常需要创建一个可转换的艺术家。 图例句柄不必存在于被用到的图像或轴域上。
 
@@ -193,7 +193,7 @@ plt.legend([red_dot, (red_dot, white_cross)], ["Attr A", "Attr A+B"])
 ### 实现自定义图例处理器
 
 
-可以实现自定义处理器，将任何句柄转换为图例的键（句柄不必要是`matplotlib`artist）。 处理器必须实现`legend_artist`方法，该方法为要使用的图例返回单个 artist。 有关`legend_artist`的详细信息，请参阅[`legend_artist()`](http://matplotlib.org/api/legend_api.html#matplotlib.legend_handler.HandlerBase.legend_artist)。
+可以实现自定义处理器，将任何句柄转换为图例的键（句柄不必要是`matplotlib`artist）。 处理器必须实现`legend_artist`方法，该方法为要使用的图例返回单个艺术家。 有关`legend_artist`的详细信息，请参阅[`legend_artist()`](http://matplotlib.org/api/legend_api.html#matplotlib.legend_handler.HandlerBase.legend_artist)。
 
 ```py
 import matplotlib.pyplot as plt
diff --git a/3.9.md b/3.9.md
index 48b30fcfebb542d72d4dc18c868edb60c4d6dd0f..429e2f23a5986ae78d92d3c2c319f77ef750df02 100644
--- a/3.9.md
+++ b/3.9.md
@@ -6,11 +6,11 @@
 
 > 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
 
-Matplotlib 的`patheffects`模块提供了一些功能，用于将多个绘制层次应用到任何 Artist，并可以通过路径呈现。
+Matplotlib 的`patheffects`模块提供了一些功能，用于将多个绘制层次应用到任何艺术家，并可以通过路径呈现。
 
 可以对其应用路径效果的艺术家包括`Patch`，`Line2D`，`Collection`，甚至文本。 每个艺术家的路径效果都可以通过`set_path_effects`方法（`set_path_effects`）控制，它需要一个`AbstractPathEffect`的可迭代实例。
 
-最简单的路径效果是普通效果，它简单地绘制 Artist，并没有任何效果：
+最简单的路径效果是普通效果，它简单地绘制艺术家，并没有任何效果：
 
 ```py
 import matplotlib.pyplot as plt
@@ -28,7 +28,7 @@ plt.show()
 
 ## 添加阴影
 
-比正常效果更有趣的路径效果是阴影，我们可以应用于任何基于路径的 Artist。 `SimplePatchShadow`和`SimpleLineShadow`类通过在基本艺术家下面绘制填充补丁或线条补丁来实现它：
+比正常效果更有趣的路径效果是阴影，我们可以应用于任何基于路径的艺术家。 `SimplePatchShadow`和`SimpleLineShadow`类通过在基本艺术家下面绘制填充补丁或线条补丁来实现它：
 
 ```py
 import matplotlib.pyplot as plt
diff --git a/4.5.md b/4.5.md
index 8344e0af44425ea2f519c4ab85a3b1d269aabd1e..1004c31bd2defdb9d405077bcdadbd5078bf9630 100644
--- a/4.5.md
+++ b/4.5.md
@@ -244,7 +244,7 @@ ax.add_artist(at)
 
 `loc`关键字与`legend`命令中含义相同。
 
-一个简单的应用是当艺术家（或艺术家的集合）的像素大小在创建时已知。 例如，如果要绘制一个固定大小为 20 像素 ×20 像素（半径为 10 像素）的圆，则可以使用`AnchoredDrawingArea`。 实例使用绘图区域的大小创建（以像素为单位）。 用户可以在绘图区任意添加 artist。 注意，添加到绘图区域的艺术家的范围与绘制区域本身的位置无关，只和初始大小有关。
+一个简单的应用是当艺术家（或艺术家的集合）的像素大小在创建时已知。 例如，如果要绘制一个固定大小为 20 像素 ×20 像素（半径为 10 像素）的圆，则可以使用`AnchoredDrawingArea`。 实例使用绘图区域的大小创建（以像素为单位）。 用户可以在绘图区任意添加艺术家。 注意，添加到绘图区域的艺术家的范围与绘制区域本身的位置无关，只和初始大小有关。
 
 ```py
 from mpl_toolkits.axes_grid.anchored_artists import AnchoredDrawingArea
@@ -279,7 +279,7 @@ box.drawing_area.add_artist(el)
 
 ![](http://matplotlib.org/_images/anchored_box03.png)
 
-如图例所示，可以设置`bbox_to_anchor`参数。 使用`HPacker`和`VPacker`，你可以像图例中一样排列 artist（事实上，这是图例的创建方式）。
+如图例所示，可以设置`bbox_to_anchor`参数。 使用`HPacker`和`VPacker`，你可以像图例中一样排列艺术家（事实上，这是图例的创建方式）。
 
 [源代码](http://matplotlib.org/users/plotting/examples/anchored_box04.py)
 
@@ -329,7 +329,7 @@ matplotlib 中的标注支持[标注文本](http://matplotlib.org/users/annotati
 
     ![](http://matplotlib.org/_images/annotate_simple_coord01.png)
 
-    请注意，你的责任是在绘制`an2`之前确定坐标 artist（上例中的`an1`）的范围。 在大多数情况下，这意味着`an2`需要晚于`an1`。
+    请注意，你的责任是在绘制`an2`之前确定坐标艺术家（上例中的`an1`）的范围。 在大多数情况下，这意味着`an2`需要晚于`an1`。
 
 3.  一个返回`BboxBase`或`Transform`的实例的可调用对象。 如果返回一个变换，它与 1 相同，如果返回`bbox`，它与 2 相同。可调用对象应该接受`renderer`实例的单个参数。 例如，以下两个命令产生相同的结果：
 
diff --git a/7.3.md b/7.3.md
index 5c40a148d18a626f6d0c9f257aaea9db81b78836..78c303130469696a4c80ae885e861bc631b1d8e6 100644
--- a/7.3.md
+++ b/7.3.md
@@ -399,7 +399,7 @@ def pick_handler(event):
 
 `artist`
 
-生成拾取事件的`Artist `。
+生成拾取事件的`Artist`。
 
 另外，像`Line2D`和`PatchCollection`的某些艺术家可以将附加的元数据（如索引）附加到满足选择器标准的数据中（例如，行中在指定 ε 容差内的所有点）