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使用Matplotlib绘制折线图
使用Matplotlib绘图，首先要导入pyplot包：
import matplotlib.pyplot as plt案例展示：
# 使用Matplotlib绘制折线图
ls_x=[0,1,2,3,4,5,6,7]
ls_y=[1,2,11,5,6,8,10,12]
plt.title("Fold line diagram")
plt.xlabel("X axis title")
plt.ylabel("Y axis title")
plt.plot(ls_x,ls_y,"b--o")
plt.show()输出结果：
使用Matplotlib绘制柱状图
案例展示：
# 使用Matplotlib绘制柱状图
ls_x=[2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016]
ls_y=[270232.3, 319515.5, 349081.4, 413030.3, 489300.6, 540367.4, 595244.4, 643974, 689052.1, 744127.2]
plt.title(u"中华人民共和国国内生产总值(GDP)")
plt.xlabel(u"年份（单位：年）")
plt.ylabel(u"生产总值（单位：亿元）")
plt.bar(ls_x, ls_y)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 步骤一（替换sans-serif字体）
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 步骤二（解决坐标轴负数的负号显示问题）
plt.show()输出结果：
注意：
如果绘制的图中包含中文，需要在plt.show()在前插入以下两行代码，解决中文显示问题：
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 步骤一（替换sans-serif字体）
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 步骤二（解决坐标轴负数的负号显示问题）多条折线图的绘制
import numpy as np
t = np.arange(0., 5., 0.2)
plt.plot(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'g^')
plt.show()输出结果：
用分类变量绘图
也可以使用分类变量创建一个图。Matplotlib允许直接将分类变量传递给许多绘图函数。例如：
names = ['group_a', 'group_b', 'group_c']
values = [1, 10, 100]
plt.figure(1, figsize=(9, 3))
plt.subplot(131)
plt.bar(names, values)
plt.subplot(132)
plt.scatter(names, values)
plt.subplot(133)
plt.plot(names, values)
plt.suptitle('Categorical Plotting')
plt.show()输出结果：
使用Matplotlib绘制散点图
data = {'a': np.arange(50),
'c': np.random.randint(0, 50, 50),
'd': np.random.randn(50)}
data['b'] = data['a'] + 10 * np.random.randn(50)
data['d'] = np.abs(data['d']) * 100
plt.scatter('a', 'b', c='c', s='d', data=data)
plt.xlabel('entry a')
plt.ylabel('entry b')
plt.show()输出结果：
参考文档
- Matplotlib官网Pyplot教程（https://matplotlib.org/tutorials/introductory/pyplot.html#sphx-glr-tutorials-introductory-pyplot-py）
- 利用python画折线图（https://www.cnblogs.com/altlb/p/7160191.html）
- python 画图–简单开始及折线图（http://blog.csdn.net/jenyzhang/article/details/52046372）