Matplotlib是一个Python语言的2D绘图库，它支持各种平台，并且功能强大，能够轻易绘制出各种专业的图像。本文是对Python 绘图库 Matplotlib 入门教程，感兴趣的朋友跟随gaodaima搞代码网小编一起学习吧
运行环境
由于这是一个Python语言的软件包，因此需要你的机器上首先安装好Python语言的环境。关于这一点，请自行在网络上搜索获取方法。
关于如何安装Matplotlib请参见这里：。
笔者推荐大家通过pip的方式进行安装，具体方法如下：
sudo pip3 install matplotlib
本文中的源码和测试数据可以在这里获取：matplotlib_tutorial
本文的代码示例会用到另外一个Python库：NumPy。建议读者先对NumPy有一定的熟悉，我之前也写过一个NumPy的基础教程，参见这里：Python 机器学习库 NumPy 教程。
本文的代码在如下环境中测试：
- Apple OS X 10.13
- Python 3.6.3 matplotlib 2.1.1
- numpy 1.13.3
介绍
Matplotlib适用于各种环境，包括：
- Python脚本
- IPython shell Jupyter notebook
- Web应用服务器
- 用户图形界面工具包
使用Matplotlib，能够的轻易生成各种类型的图像，例如：直方图，波谱图，条形图，散点图等。并且，可以非常轻松的实现定制。
入门代码示例
下面我们先看一个最简单的代码示例，让我们感受一下Matplotlib是什么样的：
# test.py import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.ara<strong style="color:transparent">来源gaodai#ma#com搞@代~码网</strong>nge(100, 201) plt.plot(data) plt.show()
这段代码的主体逻辑只有三行，但是它却绘制出了一个非常直观的线性图，如下所示：
对照着这个线形图，我们来讲解一下三行代码的逻辑：
- 通过
np.arange(100, 201)生成一个[100, 200]之间的整数数组，它的值是：[100, 101, 102, … , 200] - 通过
matplotlib.pyplot将其绘制出来。很显然，绘制出来的值对应了图中的纵坐标（y轴）。而matplotlib本身为我们设置了图形的横坐标（x轴）：[0, 100]，因为我们刚好有100个数值 - 通过
plt.show()将这个图形显示出来
这段代码非常的简单，运行起来也是一样。如果你已经有了本文的运行环境，将上面的代码保存到一个文本文件中（或者通过Github获取本文的源码），然后通过下面的命令就可以在你自己的电脑上看到上面的图形了:
python3 test.py
注1：后面的教程中，我们会逐步讲解如何定制图中的每一个细节。例如：坐标轴，图形，着色，线条样式，等等。
注2：如果没有必要，下文的截图会去掉图形外侧的边框，只保留图形主体。
一次绘制多个图形
有些时候，我们可能希望一次绘制多个图形，例如：两组数据的对比，或者一组数据的不同展示方式等。
可以通过下面的方法创建多个图形：
多个figure
可以简单的理解为一个figure就是一个图形窗口。matplotlib.pyplot会有一个默认的figure，我们也可以通过plt.figure()创建更多个。如下面的代码所示：
# figure.py import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.arange(100, 201) plt.plot(data) data2 = np.arange(200, 301) plt.figure() plt.plot(data2) plt.show()
这段代码绘制了两个窗口的图形，它们各自是一个不同区间的线形图，如下所示：
注：初始状态这两个窗口是完全重合的。
多个subplot
有些情况下，我们是希望在同一个窗口显示多个图形。此时就这可以用多个subplot。下面是一段代码示例：
# subplot.py import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.arange(100, 201) plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(data) data2 = np.arange(200, 301) plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(data2) plt.show()
这段代码中，除了subplot函数之外都是我们熟悉的内容。subplot函数的前两个参数指定了subplot数量，即：它们是以矩阵的形式来分割当前图形，两个整数分别指定了矩阵的行数和列数。而第三个参数是指矩阵中的索引。
因此，下面这行代码指的是：2行1列subplot中的第1个subplot。
plt.subplot(2, 1, 1)
下面这行代码指的是：2行1列subplot中的第2个subplot。
plt.subplot(2, 1, 2)
所以这段代码的结果是这个样子：
subplot函数的参数不仅仅支持上面这种形式，还可以将三个整数（10之内的）合并一个整数。例如：2, 1, 1可以写成211，2, 1, 2可以写成212。
因此，下面这段代码的结果是一样的：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.arange(100, 201) plt.subplot(211) plt.plot(data) data2 = np.arange(200, 301) plt.subplot(212) plt.plot(data2) plt.show()
subplot函数的详细说明参见这里：matplotlib.pyplot.subplot
常用图形示例
Matplotlib可以生成非常多的图形式样，多到令人惊叹的地步。大家可以在这里：Matplotlib Gallery 感受一下。
本文作为第一次的入门教程，我们先来看看最常用的一些图形的绘制。
线性图
前面的例子中，线性图的横轴的点都是自动生成的，而我们很可能希望主动设置它。另外，线条我们可能也希望对其进行定制。看一下下面这个例子：
以上就是Python 绘图库 Matplotlib 入门教程的详细内容，更多请关注gaodaima搞代码网其它相关文章！
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