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1、基本介绍

python 生态圈里的一大画图神器。matplotlib.pyplot是一个有命令风格的函数集合，它看起来和MATLAB很相似。每一个pyplot函数都使一副图像做出些许改变，例如创建一幅图，在图中创建一个绘图区域，在绘图区域中添加一条线等等。在matplotlib.pyplot中，各种状态通过函数调用保存起来，以便于可以随时跟踪像当前图像和绘图区域这样的东西。绘图函数是直接作用于当前axes（matplotlib中的专有名词，图形中组成部分，不是数学中的坐标系。）

2、安装

pip install matplotlib

举一个栗子?

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,4])
plt.ylabel('some numbers')
plt.show()

我们可以看到图一条直线图就生成了，那么X和Y轴为什么是0~3和1~4。原因是这样的，这里我们只是为plot()命令提供 了一个list或者是array，matplotlib就会假设这个序列是Y轴上的取值，并且会自动为你生成X轴上的值。因为python中的范围是从0开始的，因此X轴就是从0开始，长度与Y的长度相同，也就是[0,1,2,3]。

这里有第三个可选参数，它是字符串格式的，表示颜色和线的类型。该字符串格式中的字母和符号来自于MATLAB，它是颜色字符串和线的类型字符串的组合。默认情况下，该字符串参数是’b-‘，表示蓝色的实线。
举一个使用红色圆圈绘制上述点集的栗子?：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,4], [1,4,9,16], 'ro')
plt.axis([0, 6, 0, 20])
plt.show()

可以查看plot()的文档，那里有完整的关于线的类型的说明。axis()命令可以方便的获取和设置XY轴的一些属性。
如果matplotlib仅限于使用上面那种list，那么它将显得毫无用处。通常，我们都是使用numpy数组，实际上，所有的序列都将被在内部被转化成numpy数字。

下面的栗子?是使用一个命令用几种不同风格的线绘制一个数组：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 0到5之间每隔0.2取一个数
t = np.arange(0., 5., 0.2)

# 红色的破折号，蓝色的方块，绿色的三角形
plt.plot(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'g^')
plt.show()

我们在画图的时候可以控制线的属性；线有许多属性可以设置：线宽、线的形状，平滑等等。一般是分几种方式：

• 使用关键字参数：如 plt.plot(x,y,linewidth=2.0)
• 对线对象(Line2D)使用set_方法，plot()会返回一个线对象的列表，比如line1, line2 = plot(x1, y1, x2, y2)。 下面的第一段代码我们将假设我们只有一条线，即返回的线对象列表的长度为1。
• 使用setp()命令。setp()可以作用于一个列表对象或者是一个单一的对象。你可以使用python风格的关键字参数或者是MATLAB风格的string/value对为参数：下方第二段代码体现

line, = plt.plot(x, y, '-')
line.set_antialiased(False) # 关闭平滑

lines = plt.plot(x1, y1, x2, y2)
# 使用关键字
plt.setp(lines, color='r', linewidth=2.0)
# 或者是MATLAB风格的string/value对
plt.setp(lines, 'color', 'r', 'linewidth', 2.0)

3、进一步介绍

工作在多图形(figures)和多坐标系(axes)
MATLAB和pyplot都有当前图形(figure)和当前坐标系(axes)的概念。所有的绘图命令都是应用于当前坐标系的。gca()和gcf()(get current axes/figures)分别获取当前axes和figures的对象。

下面是一个栗子?，创建了两个子绘图区域(subplot)：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
def f(t):
    return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t)
 
t1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.1)
t2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
 
plt.figure("2subplot")
plt.subplot(211)
plt.plot(t1, f(t1), 'bo', t2, f(t2), 'k')
 
plt.subplot(212)
plt.plot(t2, np.cos(2*np.pi*t2), 'r--')
plt.show()

你可以创建任意数量的子图(subplots)和坐标系(axes)。如果你想手动放置一个axes，也就是它不再是一个矩形方格，你就可以使用命令axes()，它可以让坐标系位于任何位置，axes([left,bottom,width,height])，其中所有的值都是0到1(axes([0.3,0.4,0.2,0.3])表示的是该坐标系位于figure的(0.3,0.4)处，其宽度和长度分别为figure横坐标和纵坐标总长的0.2和0.3)。其实subplot和axes的区别就在于axes大小和位置更加随意。
你可以创建多个figure，通过调用figure()，其参数为figure的编号。当然每个figure可以包含多个subplot或者是多个axes。

subplot()中的参数分别指定了numrows、numcols、fignum，其中fignum的取值范围为1到numrows*numcols，分别表示的是将绘图区域划分为numrows行和numcols列个子绘图区域，fignum为当前子图的编号。编号是从1开始，一行一行由左向右编号的。

又一个栗子?，稍后一颗枣：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(1)                # 编号为1的figure
plt.subplot(211)             # figure1中的第一个子图
plt.plot([1, 2, 3])
plt.subplot(212)             # figure1中的第二个子图
plt.plot([4, 5, 6])
 
 
plt.figure(2)                # figure2
plt.plot([4, 5, 6])          # 默认使用subplot(111),此时figure2为当      
                             # 前figure
 
plt.figure(1)                # 设置figure1为当前figure;  
                             # 但是subplot(212)为当前子图
plt.subplot(211)             # 使subplot(211)为当前子图
plt.title('Easy as 1, 2, 3') # 对subplot(211)命名

我们可以使用clf()和cla()(clear current figure/axes)清除当前figure和当前axes。
如果你创建了许多figures，你需要注意一件事：figure的内存直到显示调用close()函数才会被完全释放，否则它并没有被全部释放。如果只是删掉对figure的引用，或者是通过关闭window进程管理器关闭该figure，这都是不完全删除figure的，因为pyplot在内部维持了一个引用，直到close()被调用。

4、再进一步介绍

文字：text()命令可以被用来在任何位置添加文字，xlabel()、ylabel()、title()被用来在指定位置添加文字。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
mu, sigma = 100, 15
x = mu + sigma * np.random.randn(10000)
 
 
# 直方图
 
n, bins, patches = plt.hist(x, 50,  facecolor='g', alpha=0.75,density=True )
 
 
plt.xlabel('Smarts')
plt.ylabel('Probability')
plt.title('Histogram of IQ')
plt.text(60, .025, r'$\mu=100,\ \sigma=15$')
plt.axis([40, 160, 0, 0.03])
plt.grid(True)
plt.show()

• 所有text()命令返回一个matplotlib.text.Text实例，像上面的线一样，可以通过关键字参数在text()定制文本样式，也可以通过setp()来定制文字的样式：
• 在文本中使用数学表达式；matplotlib接受任何TeX方程表达式，你可以写成用”$”符号包裹的TeX表达式：

t = plt.xlabel('my data', fontsize=14, color='red')
setp(t,color='blue')

plt.title(r'$\sigma_i=15$')

这里的”r”非常重要，它表示后面的字符串是一个纯粹的字符串，不会将后面的反斜杠当作转义字符。matplotlib内置有TeX表达式解释器和排版引擎，和自带的数学字体。因此你可以不用安装TeX就能使用数学表达式，如果你安装了LaTeX和dvipng，你也可以使用LaTex排版你的文字并且直接输出到figures或者是保存。

• 注释文本：使用text()命令可以在Axes中任意位置放置文本，一个普遍的文本用法是对一些特性进行注释，annotate()方法让添加注释变得很容易。对于注释有两点需要注意：需要被注释的地方，使用xy参数来指出，还有就是注释文本所放置的位置，使用参数xytext来指定位置，这两个参数都使(x,y)元组：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
ax = plt.subplot(111)
 
t = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)
s = np.cos(2*np.pi*t)
line, = plt.plot(t, s, lw=2)
 
plt.annotate('local max', xy=(2, 1), xytext=(3, 1.5),
            arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
            )
 
plt.ylim(-2,2)
plt.show()

这里的xy和xytext所使用的坐标是根据XY轴的刻度的坐标，称为data coordinates。当然也可以使用其他坐标系统，具体参考官方文档。

对数和其他非线性坐标轴(axis)
matplotlib.pylot不仅仅提供了线性的坐标，还提供了对数(logarithmic)和分对数(logit)坐标。当数据的维度跨越许多数量级时，这种坐标就很有用，改变坐标轴的刻度很容易：

plt.xscale(‘log’)

• 可以添加自己的刻度和投影。对于同样的数据，在Y轴使用不同刻度下的曲线图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 在区间[0,1]制造一些数据
# np.random.normal为高斯分布
y = np.random.normal(loc=0.5, scale=0.4, size=1000)
y = y[(y > 0) & (y < 1)]
y.sort()
x = np.arange(len(y))
 
# 创建一个窗口
plt.figure(1)
# 线性
plt.subplot(221)
plt.plot(x, y)
plt.yscale('linear')
plt.title('linear')
plt.grid(True)
# 对数
plt.subplot(222)
plt.plot(x, y)
plt.yscale('log')
plt.title('log')
plt.grid(True)

# symmetric log
plt.subplot(223)
plt.plot(x, y - y.mean())
plt.yscale('symlog', linthreshy=0.05)
plt.title('symlog')
plt.grid(True)
# logit
plt.subplot(224)
plt.plot(x, y)
plt.yscale('logit')
plt.title('logit')
plt.grid(True)
 
plt.show()

友情链接：另一画图神器plotly,http://www.lifefunker.com/archives/169