<数据可视化>Matplotlib +

1.Matplotlib介绍

　　Matplotlib 是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。

　　pylab 是 matplotlib 面向对象绘图库的一个接口。

　　pylab模块里面集成了matplotlib和numpy，也可以导入pylab模块。
　　模块导入：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

　　或者

from pylab import *

1.1 简单的例子

from pylab import *
# 生成一个数组，类似range
a = np.arange(1,9,1)
# 例子1：正弦和余弦函数
# np.pi就是π，x→[-π，π]，步长0.01
x = np.arange(-np.pi,np.pi,0.01)
y = np.sin(x)
y1 = np.cos(x)
plt.plot(x,y)
plt.plot(x,y1)
plt.show()

还有一种X的写法：

# endpoint:True一定包括终点，False不包括终点；x→[-π，π]，生成256个值，包括终点
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)

图形如下

1.2  默认配置的内容

# 导入 matplotlib 的所有内容（nympy 可以用 np 这个名字来使用）
from pylab import *

# 创建一个 8 * 6 点（point）的图，并设置分辨率为 80
figure(figsize=(8,6), dpi=80)

# 创建一个新的 1 * 1 的子图，接下来的图样绘制在其中的第 1 块（也是唯一的一块）
subplot(1,1,1)

X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
C,S = np.cos(X), np.sin(X)

# 绘制余弦曲线，使用蓝色的、连续的、宽度为 1 （像素）的线条
plot(X, C, color="blue", linewidth=1.0, linestyle="-")

# 绘制正弦曲线，使用绿色的、连续的、宽度为 1 （像素）的线条
plot(X, S, color="green", linewidth=1.0, linestyle="-")

# 设置横轴的上下限
xlim(-4.0,4.0)

# 设置横轴记号
xticks(np.linspace(-4,4,9,endpoint=True))

# 设置纵轴的上下限
ylim(-1.0,1.0)

# 设置纵轴记号
yticks(np.linspace(-1,1,5,endpoint=True))

# 以分辨率 72 来保存图片
savefig("0001png",dpi=72)

# 在屏幕上显示
show()

图形如下：