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用Python绘制图表在工作中是一项非常有用的技能，虽然说强大的matlab基本可以满足我们所有的绘图需求，但是在有些情况下，使用Python绘图，让图表直接可以直接随着Python程序的运行而产生。那这种便捷，也是非常有价值的。本文中，我将简单介绍使用Python的pyplot模块绘制图表的基本操作。当然绘图是一个细活，不同的实际需求，对图表的要求也是千变万化，所以，要把所有的绘图操作一一道来，是困难的，也不见得有多大价值。因此，本文更多的只是抛砖引玉罢了，更详细的绘图技巧大家应在实践中不断查阅，积累经验。
matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。其中，matplotlib的pyplot模块一般是最常用的，可以方便用户快速绘制二维图表。
绘制一个最简单的折线图
折线图在我的工作中用到的比较多，因为写论文时，经常要在不同的参数环境下比较算法的运行时间。同时，折线图也是最简单的，所以我拿它“开刀”，来介绍pyplot模块最基本的操作。
现在绘制一个简单的二维折线图，x值和对应的y值分别可以被表示如下：x=[1,2,3,4], y=[1.2,2.7,4.1,6.9]，我们可以按如下代码画出折线图。
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y = [1.2, 2.5, 4.5, 7.3]
# plot函数作图
plt.plot(x, y)
# show函数展示出这个图，如果没有这行代码，则程序完成绘图，但看不到
plt.show()
需要注意一下的是show()函数在通常的运行情况下，将会阻塞程序的运行，直到用户关闭绘图窗口。换句话说，在关闭show()函数弹出的图像窗口前，show()函数后面的代码不会运行，直到用户关闭图像窗口，才会继续。
此外，还可以调用plt.savefig()将当前的Figure对象保存成图像文件，图像格式由图像文件的扩展名决定。比如，我通过如下代码将生成的图像保存为”test.png”。并且用dpi参数指定图像的分辨率为120。最后，输出图像的宽度为8×120=960个像素。
plt.savefig("test.png", dpi=120)
绘制不同风格的线条
首先，可以对折线本身的风格进行优化。最好是每个记录的点突出，同时折线的颜色，粗细以及样式可控。优化后，我们得到了下图：
具体的实现代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y = [1.2, 2.5, 4.5, 7.3]
plt.plot(x, y, color="r", linestyle="--", marker="*", linewidth=1.0)
plt.show()
解释一下，plot函数中，x,yx,y后面的参数分别用来控制线条颜色，线条风格，线条标记以及线条粗细。这个编码风格和matlab是极为相似的。我将常用的参照表摘抄如下，供参考：
坐标轴的控制
线条是我们想要的样子了，再来优化坐标轴。这当中主要涉及的是坐标轴的范围，取值以及名称。我们现在重新绘制一个连续的曲线。以y=sin(x)为例，首先画出一个[−π,π]之间的函数图，代码以及对应图像如下：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(-5, 5, 0.02)
y = np.sin(x)
plt.axis([-np.pi, np.pi, -2, 2])
plt.plot(x, y, color="r", linestyle="-", linewidth=1)
plt.show()
可以看出对x的取值范围在[−5,5]，但是绘图时，只是展示了[−π,π]之间的函数图。另外，后面的[−2,2]控制的是y轴方向的取值。
坐标范围
总结一下，下面形式的函数可以控制图像的绘图范围：
plt.axis([x_min, x_max, y_min, y_max])
如果只是单独想要控制x轴或者y轴的取值，则可以用plt.xlim(x_min, x_max)和plt.ylim(y_min, y_max)，用法与plt.axis()类似。
坐标标题
函数plt.xlabel()和plt.xlabel()用来实现对x轴和y轴添加标题
坐标间隔设定
函数plt.xticks()和plt.xticks()用来实现对x轴和y轴坐标间隔（也就是轴记号）的设定。用法上，函数的输入是两个列表，第一个表示取值，第二个表示标记。当然如果你的标记就是取值本身，则第二个列表可以忽略。下面我举一个例子：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(-2 * math.pi, 2 * math.pi, 0.02)
y = np.sin(x)
plt.axis([-10, 10, -2, 2])
plt.xticks([i * np.pi/2 for i in range(-4, 5)], [str(i * 0.5) + "$\pi$" for i in range(-4, 5)])
plt.yticks([i * 0.5 for i in range(-4, 5)])
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.plot(x, y, color="r", linestyle="-", linewidth=1)
plt.show()
画出的图像如下所示：
可以看到plt.xticks()中，后面的列表存储了应该出现的所有标记，这是我们自定义的标记，而且，这里是支持latex公式表达的。
多图叠加
多曲线
大多时候，需要在同一张图中出现多条曲线，以便我们对数据有个直观的比较。那么做法非常简单，直接写多个作图函数plot()即可，比如，我按照如下代码，将两条曲线画在同一张图中。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(-1, 1, 0.1)
y1 = np.exp(x)
y2 = np.exp(2 * x)
plt.plot(x, y1, color="r", linestyle="-", marker="^", linewidth=1)
plt.plot(x, y2, color="b", linestyle="-", marker="s", linewidth=1)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.show()
多图与多子图
figure()函数可以帮助我们同时处理生成多个图，而subplot()函数则用来实现，在一个大图中，出现多个小的子图。需要注意的是，figure()中的参数为图片序号，一般是按序增加的，这里面还涉及一个当前图的概念，具体可以通过下面的例子来理解；subplot()中的参数一般有3个，分别为行数，列数，以及子图序号。比如，subplot(1, 2, 1)表示这是一个1行，2列布局的图（两个子图，在同一行，分居左右），其中，当前处理的子图是第一个图（也就是左图）。我举个例子：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(-1, 1, 0.1)
y1 = np.exp(x)
y2 = np.exp(2 * x)
y3 = np.exp(1.5 * x)
plt.figure(1) # 生成第一个图，且当前要处理的图为fig.1
plt.subplot(1, 2, 1) # fig.1是一个一行两列布局的图，且现在画的是左图
plt.plot(x, y1, color="r", linestyle="-", marker="^", linewidth=1) # 画图
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y1")
plt.figure(2) # 生成第二个图，且当前要处理的图为fig.2
plt.plot(x, y2, color="k", linestyle="-", marker="s", linewidth=1) # 画图，fig.2是一张整图，没有子图，默认subplot(1, 1, 1)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y2")
plt.figure(1) # 当前要处理的图为fig.1，而且当前图是fig.1的左图
plt.subplot(1, 2, 2) # 当前图变为fig.1的右图
plt.plot(x, y3, color="b", linestyle="-", marker="v", linewidth=1)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y3")
plt.show()
这样，我们就用一个脚本画了两张图fig.1和fig.2。其中，fig.1包含了分居左右的两个子图，分别是y1和y3的曲线；fig.2是一张整图，画的是y2曲线。我将fig.1展示如下：
如果希望某个子图占据整行或者整列，可以如下调用subplot()：
plt.subplot(221) # 第一行的左图
plt.subplot(222) # 第一行的右图
plt.subplot(212) # 第二整行
plt.show()
画底下的大图时，实际上相当于把前两个小的子图看作一个整图。
标题和图例
图像标题
函数plt.title()用来对图像命名。
图例
函数plt.legend()用来为图像添加图例。标题和图例我用以下的例子做一个简单介绍：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(-1, 1, 0.1)
y1 = np.exp(x)
y2 = np.exp(2 * x)
plt.plot(x, y1, color="r", linestyle="-", marker="^", linewidth=1, label="y1")
plt.plot(x, y2, color="b", linestyle="-", marker="s", linewidth=1, label="y2")
plt.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(0.2, 0.95))
plt.title("Figure 1")
plt.show()
legend()里面的参数loc表示图例的位置，参数bbox_to_anchor是一个二元组，用来进一步细化图例的位置，其中第一个数值用于控制legend的左右移动，值越大越向右边移动，第二个数值用于控制legend的上下移动，值越大，越向上移动。此外，我们在画两条曲线时，分别为它们添加了标签label，标签的内容也就是最后图例中对应的内容。
网格，背景色以及文字注释
添加网格
和matlab一样，用函数grid()添加网格，函数中我们可以定义网格的样式，比如线条颜色，类型，粗细等等。需要注意的是，如果你只想在对x轴，或者y轴添加网格，只需要设定参数axis="x"或axis="y"即可。axis参数一般默认为"both"表示，两个维度上都建立网格。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(-1, 1, 0.1)
y = [2 * i for i in x]
plt.plot(x, y, color="r", linestyle="-", marker="^", linewidth=1)
plt.grid(color="k", linestyle=":")
plt.show()
背景色
通过向plt.subplot()函数传递参数facecolor设置图像的背景色。需要注意的是背景色的设置代码应该在绘制曲线之前，否则相当于给整张图上色，覆盖了要展示的曲线。比如下图，我设置背景色为绿色。其实这个功能在我看来实在是没什么大用，大多情况下，我们要用到的背景色都是白色，也就是默认的背景色。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(-1, 1, 0.1)
y1 = np.exp(x)
y2 = np.exp(2 * x)
plt.subplot(facecolor="g")
plt.plot(x, y1, color="r", linestyle="-", marker="^")
plt.plot(x, y2, color="b", linestyle="-", marker="s")
plt.grid(color="k", linestyle=":")
plt.show()
文字注释
plt.text(), plt.annotate()是两种向图像添加文本注释的方法。plt.text()可以在图像任意位置添加文字，plt.annotate()则可以帮助我们形象地为曲线中的某一个点添加注释。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(-1, 1, 0.1)
y1 = np.exp(x)
y2 = np.exp(2 * x)
plt.plot(x, y1, color="r", linestyle="-", marker="^", linewidth=1)
plt.plot(x, y2, color="b", linestyle="-", marker="s", linewidth=1)
plt.text(-0.5, 3, "exp functions", fontsize=10)
plt.show()
plt.text()中前两个参数表示添加文字的坐标位置，最后一个参数是要添加的文本。
plt.annotate()与plt.text()类似，代码表示如下：
plt.annotate('A', xy=(0, 1), xytext=(-0.5, 2.5), arrowprops=dict(facecolor='k', headwidth=10, width=2))
分别解释一下，第一个参数’A’是注释文本，xy表示要注释的点的坐标，xytext表示注释文本的起始坐标，arrowprops表示箭头，我们可以通过一个字典形的变量，设置其样式，包括颜色，宽度等等（headwidth表示箭头宽度，width表示箭身的宽度）。画出来的图如下所示：
