matplotlib.pyplot库解析

plt的绘图区域函数：
1）plt.figure(figsize=None,g=facecolor=None)
创建一个全局绘图区域

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(8,4))
plt.show()

2）plt.axes(rect,axisbg=’w’)创建一个坐标系风格的子绘图区域。默认创建一个subplot(111) 坐标系，参数rect=[left,bottom,width,height]中4个变量的范围都是[0,1],表示坐标系与全局绘图区域的关系;
axisbg表示背景色，默认为白色’white’

import matplotlib.pyplot as plt
plt.axes([0.1,0.1,0.7,0.3],axisbg='y')
plt.show()

3）plt.subplot(nrows,ncols,plot_number),在全局绘图区域中创建一个子绘图区域

import matplotlib.pyplot as plt
plt.subplot(3,2,4)
plt.show()

4)plt.subplots_adjust()调整子绘图区域的布局。

plt库的读取和显示函数
1）plt.legend() 在绘图区域中放置绘图标签（也称图注）
2）plt.show() 显示创建的绘图对象;
3）plt.matshow() 在窗口显示数组矩阵;
4）plt.imshow() 在axes上显示图像;
5）plt.imsave() 保存数组为图像文件;
6）plt.imread() 从图像文件中读取数组;

plt库的基础图表函数（共17个）
1）plt.plot(x,y,label,color,width) 根据x,y数组绘制直、曲线;
2）plt.boxplot(data,notch,position)绘制一个箱型图（Box-plot);
3）plt.bar(left,height,width,bottom)绘制一个条形图;
4）plt.barh(bottom,width,height,left)绘制一个横向条形图;
5）plt.polar(theta,r)绘制极坐标图;
6）plt.pie(data,explode)绘制饼图;
7）plt.psd(x, NFFT=256, pad_to, Fs)绘制功率普密度图;
8）plt.specgram(x, NFFT=256, pad_to, F)绘制普图;
9）plt.cohere(x,y,NFFT=256,Fs)绘制X-Y 的相关性函数;
10）plt.scatter()绘制散点图（x,y是长度相同的序列）;
11）plt.step(x,y,where)绘制步阶图;
12）plt.hist(x,bins,normed)绘制直方图;
13）plt.contour(X,Y,Z,N)绘制等值线;
14）plt.clines()绘制垂直线;
15）plt.stem(x,y,linefmt, markerfmt, basefmt)绘制曲线每个点到水平轴线的垂线;
16）plt.plot_date()绘制数据日期;
17）plt.plotfile()绘制数据后写入文件.

例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x=np.linspace(0,6,100)
y=np.cos(2*np.pi*x)*np.exp(-x)+0.8
plt.plot(x,y,'k',color='r',linewidth=3,linestyle='-')
plt.show()

结果为：