一、前言
Matplotlib是Python的绘图库，不仅具备强大的绘图功能，还能够在很多平台上使用，和Jupyter Notebook有极强的兼容性。
二、线型图
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 指定生成随机数的种子，这样每次运行得到的随机数都是相同的 np.random.seed(42) # 生成30个满足平均值为0、方差为1的正态分布的样本 x = np.random.<p style="color:transparent">本文来源gao!%daima.com搞$代*!码网1</p>randn(30) # plot本意有“绘制(图表)”的意思，所以下面这一行代码是绘制图表。r指定绘制的线条颜色为红色，o指定标记实际点使用的形状为圆形，--指定线条形状为虚线 plt.plot(x, "r--o") # 显示图表 plt.show()
三、线条颜色、标记形状和线型
线条颜色常用参数：
- “b”：指定绘制的线条颜色为蓝色。
- “g”：指定绘制的线条颜色为绿色。
- “r”：指定绘制的线条颜色为红色。
- “c”：指定绘制的线条颜色为蓝绿色。
- “m”：指定绘制的线条颜色为洋红色。
- “y”：指定绘制的线条颜色为黄色。
- “k”：指定绘制的线条颜色为黑色。
- “w”：指定绘制的线条颜色为白色。
标记形状常用参数：
- “o”：指定标记实际点使用的形状为圆形。
- “*”：指定标记实际点使用的形状为星形。
- “+”：指定标记实际点使用的形状为加号形状。
- “x”：指定标记实际点使用的形状为x形状。
线型常用参数：
- “-”：指定线条形状为实线。
- “?”：指定线条形状为虚线。
- “-.”：指定线条形状为点实线。
- “:”：指定线条形状为点线。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 未指定种子的值，所以最终产生的随机数不同 # randn()生成30个满足平均值为0、方差为1的正态分布的样本 a = np.random.randn(30) b = np.random.randn(30) c = np.random.randn(30) d = np.random.randn(30) # a：红色，虚线，圆形；b：蓝色，实线，星号；c：绿色，点实线，加号；d：洋红色，点线，x形状 plt.plot(a, "r--o", b, "b-*", c, "g-.+", d, "m:x") plt.show(
四、标签和图例
为了让绘制的图像更易理解，我们可以增加一些绘制图像的说明，一般是添加图像的轴标签和图例，如下面的例子所示：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(42)
x = np.random.randn(30)
y = np.random.randn(30)
# 图表标题
plt.title("Example")
# 图表标签
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
# X, Y后面的逗号去掉会报出警告
X, = plt.plot(x, "r--o")
Y, = plt.plot(y, "b-*")
# 图例显示(显示图片右上角的图例)
# legend()有两个列表参数，第一个列表参数是图中实际使用的标记和线性，第二个列表参数是对应图例的文字描述
# legend本意：传奇、图例、解释、说明，这里是图例的意思
plt.legend([X, Y], ["X", "Y"])
plt.show()
五、子图
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转载请注明原文链接：Python绘图库Matplotlib的基本用法
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