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1、基本用法
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.linspace(-1,1,50)#-1,1中间50个点。
#y=2*x+1
y=x**2
plt.plot(x,y)
plt.show()
2、figure图像
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.linspace(-3,3,50)#-1,1中间50个点。
y1=2*x+1
y2=x**2
plt.figure() #下面都是这张figure中的
plt.plot(x,y1)
plt.figure()
plt.plot(x,y2)
plt.show()
#代码2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.linspace(-3,3,50)#-1,1中间50个点。
y1=2*x+1
y2=x**2
plt.figure(num=3,figsize=(8,5))#下面都是这张figure中的,编号，大小横轴，和纵轴，函数也可以显示在同一个图片中，
plt.plot(x,y2,color='red',linewidth=2.0,linestyle='--')#风格是虚线，线的的u宽度。颜色。
plt.plot(x,y1)
plt.show()代码1结果：
代码2结果：
3、设置坐标轴1
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.linspace(-3,3,50)#-1,1中间50个点。
y1=2*x+1
y2=x**2
plt.figure()
plt.plot(x,y2)
plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
plt.xlim((-1,2)) #设置x的坐标轴
plt.ylim((-2,3))
plt.xlabel('I am x') #描述x轴的东西
plt.ylabel('I am y')
new_ticks=np.linspace(-1,2,5) #新的标记
print(new_ticks)
plt.xticks(new_ticks)#把x轴换成新的标记
plt.yticks([-2,-1.8,-1,1.22,3],['really bad','bad','normal','good','really good']) #y轴的标记-2对应really bad，依次对应起来
plt.show()
3.2、设置坐标轴2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.linspace(-3,3,50)#-1,1中间50个点。
y1=2*x+1
y2=x**2
plt.figure()
plt.plot(x,y2)
plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
plt.xlim((-1,2)) #设置x的坐标轴
plt.ylim((-2,3))
plt.xlabel('I am x') #描述x轴的东西
plt.ylabel('I am y')
new_ticks=np.linspace(-1,2,5) #新的标记
print(new_ticks)
plt.xticks(new_ticks)#把x轴换成新的标记
#数学形式的阿尔法，转置是个很好的东西，可以打出来。
plt.yticks([-2,-1.8,-1,1.22,3],[r'$really\ bad$','$bad$',r'$normal$',r'$good\ \alpha$',r'$really\ good$']) #加入正则化，变为好看的字体。
plt.show()
3.3、设置坐标轴3
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.linspace(-3,3,50)#-1,1中间50个点。
y1=2*x+1
y2=x**2
plt.figure()
plt.plot(x,y2)
plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
plt.xlim((-1,2)) #设置x的坐标轴
plt.ylim((-2,3))
plt.xlabel('I am x') #描述x轴的东西
plt.ylabel('I am y')
new_ticks=np.linspace(-1,2,5) #新的标记
print(new_ticks)
plt.xticks(new_ticks)#把x轴换成新的标记
#数学形式的阿尔法，转置是个很好的东西，可以打出来。
plt.yticks([-2,-1.8,-1,1.22,3],[r'$really\ bad$','$bad$',r'$normal$',r'$good\ \alpha$',r'$really\ good$']) #加入正则化，变为好看的字体。
#gca='get current axis'
ax=plt.gca()
#脊梁，图像的4个边框
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
#坐标改变位置。
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))#x轴放在y轴的-1
ax.spines['left'].set_position(('data',0))#y轴放在x轴位置的0，
plt.show()
4、legend图例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.linspace(-3,3,50)#-1,1中间50个点。
y1=2*x+1
y2=x**2
plt.figure()
plt.xlim((-1,2)) #设置x的坐标轴
plt.ylim((-2,3))
plt.xlabel('I am x') #描述x轴的东西
plt.ylabel('I am y')
new_ticks=np.linspace(-1,2,5) #新的标记
print(new_ticks)
plt.xticks(new_ticks)#把x轴换成新的标记
#数学形式的阿尔法，转置是个很好的东西，可以打出来。
plt.yticks([-2,-1.8,-1,1.22,3],[r'$really\ bad$','$bad$',r'$normal$',r'$good\ \alpha$',r'$really\ good$']) #加入正则化，变为好看的字体。
l1,=plt.plot(x,y2,label='up')#label相当于线的名字。
l2,=plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--',label='down')
#想传到handle里面去，加一个逗号，上面。
#打出图例，对线的说明，哪个是哪个
plt.legend()#使用默认的名字up down
#你也可以打出一个个性化的位置，
#想传到handle里面去，加一个逗号，上面。
plt.legend(handles=[l1,l2],labels=['aaa','bbb'],loc='upper right')#low right,best等等
#如果只想打印一个aaa,labels=['aaa',]
#其中best为自己找一个（自动的）位置比较好的地方。
plt.show()