可以使用matplotlib包在对数据绘制图形。导入包语句为：
import matplotlib.pyplot as plt使用pyplot库可以方便的绘制出2D图形.绘制图像的基本步骤：
fig=plt.figure()#绘制新建窗口，独立显示绘画图片
ax=fig.add_subplot(111)#：设置画布划分以及图像在画布上输出的位置
ax.scatter()
ax.plot(x,y)
plt.xlabel('x1')
plt.ylabel('x2')
plt.show()fig.add_subplot()函数:
在python中可以把光标订位在这个函数，按下ctrl+shift+I可以查看这个函数的文档帮助。参数(r,c,l)r代表行，c代表列，l代表绘制该图像在r*c画板中对应的位置.还有一些可选参数:
- facecolor=’r’代表将背景色设置为红色
- projection=’polar’ 在所选位置中绘制极坐标
fig.add_subplot(3,2,1)和fig.add_subplot(321)等价.scatter()函数
有一篇博文总结的非常全面,scatter()函数的全面介绍
我的理解是ax.scatter(x坐标的数据集合，y坐标数据的集合，c=’点的颜色’，marker=’绘制这些点的图形’)
.plot()函数和.axis()
.plot()函数可以绘制直线，plot（x的集合,y的集合（关于x的运算）），若是线性关系就可以自动生成一条直线。函数返回值也是一条直线.plot()函数可以同时画几条线，例如plt.plot(t, t, t, t**2, t, t**3)
.axis()函数给出了形如[xmin,xmax,ymin,ymax]的列表，限定了坐标轴的范围。
贴图不是很方便，自己运行一下看一下效果。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(2,2,2)
x=np.arange(10)
ax.plot(x,x*2)
ax.axis([0,10,0,20])
plt.xlabel('x1')
plt.ylabel('x2')
plt.show().setp()函数
可以对直线进行设置（颜色，宽度）,自己运行一下可以看一下效果。
lines=ax.plot(x,x*2)
plt.setp(lines, color='r', linewidth=2.0) 为图像添加文本
- plt.xlabel(‘文本’)#在x轴加文本
- plt.ylabel(‘文本’)#在y轴加文本
- plt.title(‘文本’)#对文本加标题
- plt.text(x坐标,y坐标, ‘文本’)#在图中位置加文字
参考：参考资料