• matplotlib的pyplot模块提供了和MATLAB类似的绘图API,方便用户快速绘制二维图表。我们先看一个简单的
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.linspace(0,20,2000)
y=np.sin(x)
plt.plot(x,y)
plt.show()

一、模块安装

matplotlib是python中强大的画图模块,按官网上的图例,基本能做出各种各样美观的图表,但python缺省并不带这个模块,需要自己安装。本人是用pip来安装的,具体步骤如下:

  1. 首先进入cmd窗口下;
  2. 执行python -m pip install -U pip setuptools进行升级;
  3. 接着键入python -m pip install matplotlib进行自动的安装,系统会自动下载安装包;

二、创建图表

创建图表的第一步是创建一个画布,然后再建图表。一个画布可以存在多个图表,通常我们有三种方法创建画布,但在这之前,我们要先引入包;

 
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
 

1、直接plot方法

 
  plt.plot(x,y)
plt.show()
plt.plot(x,y)
plt.show()

这里是直接接受了两个变量构成一个函数,并直接show出来,简洁明了。2、建立对象figure

plt.figure(1)
plt.plot(x1,y1)
plt.figure(2)
plt.plot(x2,y2)
plt.show(0

3、直接用subplot方法

figs,axes=plt.subplots(1,1,**kwargs)
axes[i].plot(x,y)||axes[i].hist(x)
figs.show()

利用subplot方法同事创建一个figure新对象和axes数组 对数组的元素操作即对每幅图操作 可以很方便的操作每幅图

三、给图标装饰

label:给曲线指定一个标签名称,此标签将在图示中显示;

xlabel、ylabel分别设置X.Y轴的标题文字;

title:设置子图的标题;

xlim、ylim:分别设置X、Y轴的显示范围;

color表示图形的颜色;

plt.xlabel('x轴名字’)
plt.ylabel('y轴名字’)
plt.title('图表名字‘)
plt.plot(x坐标,y坐标[,label="$此图线的名字
$",color="颜色“)
plt.ylim(y轴的范围)
plt.show()

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