matplotlib简介

matplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。

它的文档相当完备，并且Gallery页面中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。

在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot，这个是免费的，Python有一个包可以调用gnuplot，但是语法比较不习惯，而且画图质量不高。

而 Matplotlib则比较强：Matlab的语法、python语言、latex的画图质量（还可以使用内嵌的latex引擎绘制的数学公式）。

绘图库Matplotlib的安装方法：点击这里

matplotlib绘制折线图

1. line chart

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)

plt.plot(x, y1)
plt.plot(x, y2)

plt.title('line chart')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.show()

2. 图例

在plot的时候指定label，然后调用legend方法可以绘制图例。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)

plt.plot(x, y1, label='y = sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='y = cos(x)')
plt.legend()
plt.show()

legend方法可接受一个loc关键字参数来设定图例的位置，可取值为数字或字符串：

0: ‘best'

1: ‘upper right'

2: ‘upper left'

3: ‘lower left'

4: ‘lower right'

5: ‘right'

6: ‘center left'

7: ‘center right'

8: ‘lower center'

9: ‘upper center'

10: ‘center'

3. 线的样式

（1）颜色

plot方法的关键字参数color(或c)用来设置线的颜色。可取值为：

1、颜色名称或简写

b: blue

g: green

r: red

c: cyan

m: magenta

y: yellow

k: black

w: white

2、#rrggbb

3、(r, g, b) 或 (r, g, b, a)，其中 r g b a 取均为[0, 1]之间

4、[0, 1]之间的浮点数的字符串形式，表示灰度值。0表示黑色，1表示白色

（2）样式

plot方法的关键字参数linestyle(或ls)用来设置线的样式。可取值为：

（3）粗细

设置plot方法的关键字参数linewidth(或lw)可以改变线的粗细，其值为浮点数。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)

plt.plot(x, y1, c='r', ls='--', lw=3)
plt.plot(x, y2, c='#526922', ls='-.')
plt.show()

4. marker

以下关键字参数可以用来设置marker的样式：

其中marker可取值为：

例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 10)
y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)

plt.plot(x, y1, marker='o', mec='r', mfc='w')
plt.plot(x, y2, marker='*', ms=10)
plt.show()

另外，marker关键字参数可以和color以及linestyle这两个关键字参数合并为一个字符串。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 10)
y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)

plt.plot(x, y1, 'ro-')
plt.plot(x, y2, 'g*:', ms=10)
plt.show()

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