matplotlib是一个Python的2D绘图库，最流行的Python底层绘图库，主要做数据可视化。
matplotlib使用时需要先导入库，有两种导入方式
from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib.pyplot as plt
绘制一个简单的方程y=2x+1
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-1,1,50) y = 2 * x + 1 plt.plot(x,y) plt.show()
如果有多方函数可以定义多个figure，并指定figure的一些参数，也可以指定所画方程的一些参数
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-3,3,50) y1 = 2 * x + 1 y2 = x ** 2 plt.figure(num=1) #序号为1的figure plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--') #指定y1方程的颜色，线的宽度为1.0，线的形状为虚线 plt.figure(num=2,figsize=(8,5)) #序号为2的figure，并指定的这个figure的长为8，高为5 plt.plot(x,y2) plt.show()
xlim，ylim可以自定义坐标轴的范围。xlabel，ylabel描述x轴、y轴。ticks用来设置坐标轴单位的小标。
import numpy as np x = np.linspace(-3,3,50) y1 = 2 * x + 1 y2 = x ** 2 plt.figure() plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--') plt.plot(x,y2) plt.xlim((-1,2)) #x坐标轴的范围 plt.ylim((-2,3)) #y坐标轴的范围 plt.xlabel('I am x') #描述x轴 plt.ylabel('I am y') #描述y轴
new_ticks=np.linspace(-1,2,5)
plt.xticks(new_ticks) #对x轴的小标进行修改
plt.yticks([-2,-1.8,-1,1.22,3],[r'$really\ bad$','$bad$','$normal$','$good$',r'$really\ good$'])
#对y轴的小标进行修改，里面为两个列表，第一个列表为x轴上的小标，第二个列表为x轴上的小标对应的y轴的小标
plt.show()
对坐标轴进行操作
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-3,3,50) y1 = 2 * x + 1 y2 = x ** 2 plt.figure() plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--') plt.plot(x,y2) plt.xlim((-1,2)) #x坐标轴的范围 plt.ylim((-2,3)) #y坐标轴的范围 plt.xlabel('I am x') #描述x轴 plt.ylabel('I am y') #描述y轴 ax = plt.gca() ax.spines['right'].set_color('none') #去掉右边的坐标轴 ax.spines['top'].set_color('none') #去掉上边的坐标轴 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') #用下边的坐标轴表示x轴 ax.yaxis.set_ticks_position('left') #用左边的坐标轴表示y轴 ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) #设置下边的坐标轴（即x轴）的位置 ax.spines['left'].set_position(('data',0)) #设置左边的坐标轴（即y轴）的位置 plt.show()
legend图例。不指定参数采用默认打印图例用plt.legend()，如果指定参数，handles说明图例的线条，labels用来指定对应线条的名字，loc用来指定legend的位置
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-3,3,50) y1 = 2 * x + 1 y2 = x ** 2 plt.figure() plt.xlim((-1,2)) #x坐标轴的范围 plt.ylim((-2,3)) #y坐标轴的范围 plt.xlabel('I am x') #描述x轴 plt.ylabel('I am y') #描述y轴 line1, = plt.plot(x,y2,label='up') line2, = plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--',label='down') plt.legend(handles=[line1,line2],labels=['aaa','bbb'],loc='best') plt.show()
annotation标注
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-3,3,50) y = 2 * x + 1 plt.figure(num=1,figsize=(8,5)) plt.plot(x,y) ax = plt.gca() ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) ax.spines['left'].set_position(('data',0)) x0 = 1 y0 = 2 * x0 + 1 plt.scatter(x0,y0,s=50,color='b') #展示（x0,y0）这个点，大小为50，颜色为blue plt.plot([x0,x0],[y0,0],'k--',lw=2.5) #(x0,y0)和(x0,0)两个点之间生成一条颜色为黑色的虚线，线宽2.5 plt.annotate(r'$2x+1=%s$' % y0,xy=(x0,y0),xycoords='data',xytext=(+30,-30),textcoords='offset points', fontsize=16,arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=.2')) #arrowprops表示箭头的类型
plt.text(-3,3,r'$This\ is\ some\ text.\mu\ \sigma_i\ \alpha_t$',fontdict={'size':16,'color':'red'})
plt.show()