网上关于Python使用matplotlib包进行绘图的文章不少，自己写一遍掌握得才更好。matplotlib是用于创建二维图表和图形的库，它不在标准python库之中，需要单独安装。

安装

在windows的控制台里输入：

pip install matplotlib

执行import matplotlib，如果没有错误提示，则表示安装成功。

折线图

先画一个最简单的折线图。

import matplotlib.pyplot as plt
squares = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(squares)
plt.show()

为了便于将来更灵活地摆放多个图，推荐下面这种写法：

import matplotlib.pyplot as pltfig, ax = plt.subplots()squares = [1, 4, 9, 16, 25]
ax.plot(squares)
fig.show()

保存为图片或PDF

fig.savefig(“test-figure.png”, dpi=300)
fig.savefig(“test-figure.pdf”)

分别定义x和y

前面的例子实际上省略了x列表，如果x和y都写上，是这样：

import matplotlib.pyplot as pltfig, ax = plt.subplots()x=[0, 1, 2, 3, 4]
y=[0, 3, 1, 5, 2]
ax.plot(x, y)
fig.show()

加上标题、坐标轴标签和网格线

set_title()设置图名。
set_xlabel()和set_ylabel()设置X轴和Y轴的名称。
grid()加网格线。

关于中文显示的问题
https://www.jb51.net/article/134546.htm

import matplotlib.pyplot as pltfig, ax = plt.subplots()x=[0, 1, 2, 3, 4]
y=[0, 3, 1, 5, 2]
ax.plot(x, y)ax.set_title('折线图', fontproperties="SimHei")
ax.set_xlabel('X轴', fontproperties="SimSun")
ax.set_ylabel('Y轴', fontproperties="SimSun")
ax.grid(True)fig.show()

自定义X轴和Y轴的范围

用set_xlim()和 set_ylim()定义轴的最小刻度和最大刻度值。

import matplotlib.pyplot as pltfig, ax = plt.subplots()x=[0, 1, 2, 3, 4]
y=[0, 3, 1, 5, 2]
ax.plot(x, y)ax.set_title('折线图', fontproperties="SimHei")
ax.set_xlabel('X轴', fontproperties="SimSun")
ax.set_ylabel('Y轴', fontproperties="SimSun")
ax.grid(True)ax.set_xlim(xmin=-1, xmax=10)
ax.set_ylim(ymin=-1, ymax=6)fig.show()

在数据点上显示标记

plot(x, y, marker=‘o’) 显示圆点标记

还有很多种标记：

‘o’ 圆圈 Circle
‘s’ 方块标记 Square
‘*’ 星形标记 Star
‘x’或’X’ 叉
‘d’或’D’ 钻石形状标记（菱形） Diamond
'+‘或’P’ 十字 Plus
‘^’ 向上三角
‘v’ 下三角
‘>’ 左三角
‘<’ 右三角
‘p’ 五边形 Pentagon
‘h’ 或 ‘H’ 六边形 Hexagon
‘|’ 竖线
‘_’ 横线

设置标记的大小，连线的线型、颜色等

plt.plot(x, y, marker=‘o’, markersize=16, linestyle=‘dotted’, color=‘r’)

线型：
‘-’ 实线 solid
‘:’ 点虚线 dotted
‘–’ 虚线 dashed
‘-.’ 点划线 dashdot

颜色：
可以用一个字母表示的颜色。

还可以这样表示颜色：
（1）一个字母
（2）颜色名称
（3）C0 到 C9
（4）RGB元组，RGBA元组
（5）16进制的0-255的RGB分量，‘#RRGGBB’或‘#RRGGBBAA’
（6）'0.0’到’1.0’的小数

散点图

plot(x, y, ‘s’) 可以直接画出散点图。
注意与前面折线图的区别：
plot(x, y, marker=‘s’)

import matplotlib.pyplot as pltfig, ax = plt.subplots()x=[0, 1, 2, 3, 4]
y=[0, 3, 1, 5, 2]
ax.plot(x, y, 's')
fig.show()

更直观的写法是用scatter()

import matplotlib.pyplot as pltfig, ax = plt.subplots()x=[0, 1, 2, 3, 4]
y=[0, 3, 1, 5, 2]
ax.scatter(x, y, marker='s')
fig.show()

改变字体大小

使用fontsize参数。

import matplotlib.pyplot as pltfig, ax = plt.subplots()x=[0, 1, 2, 3, 4]
y=[0, 3, 1, 5, 2]
ax.scatter(x, y, marker='s')ax.set_title('折线图', fontproperties="SimHei", fontsize=24)
ax.set_xlabel('X轴', fontproperties="SimSun", fontsize=16)
ax.set_ylabel('Y轴', fontproperties="SimSun", fontsize=16)
ax.grid(True)fig.show()

使用内置样式

有许多内置样式可用。

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.style.available
['Solarize_Light2', '_classic_test_patch', '_mpl-gallery',
'_mpl-gallery-nogrid', 'bmh', 'classic', 'dark_background',
'fast', 'fivethirtyeight', 'ggplot', 'grayscale', 'seaborn',
'seaborn-bright', 'seaborn-colorblind', 'seaborn-dark',
'seaborn-dark-palette', 'seaborn-darkgrid', 'seaborn-deep',
'seaborn-muted', 'seaborn-notebook', 'seaborn-paper', 'seaborn-pastel',
'seaborn-poster', 'seaborn-talk', 'seaborn-ticks', 'seaborn-white',
'seaborn-whitegrid', 'tableau-colorblind10']

换一种样式：
plt.style.use()

import matplotlib.pyplot as pltplt.style.use('bmh')fig, ax = plt.subplots()x=[0, 1, 2, 3, 4]
y=[0, 3, 1, 5, 2]ax.scatter(x, y, marker='s')ax.set_title('折线图', fontproperties="SimHei", fontsize=24)
ax.set_xlabel('X轴', fontproperties="SimSun", fontsize=16)
ax.set_ylabel('Y轴', fontproperties="SimSun", fontsize=16)
ax.grid(True)fig.show()

每个散点可以设置不同的大小和颜色。

import matplotlib.pyplot as pltplt.style.use('bmh')fig, ax = plt.subplots()x=[0, 1, 2, 3, 4]
y=[0, 3, 1, 5, 2]colors = [1, 2, 3, 1, 1]
size = [100 * c * c for c in colors]
ax.scatter(x, y, s=size, c=colors, alpha=0.5)fig.show()

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