python中matplotlib的使用（一）

需要导入matplotlib库

import matplotlib.pyplot as plt

或者

from matplotlib.pyplot import *

1、建立空白图

fig = plt.figure(figsize=(4,2))  
ax1 = fig.add_subplot(221)
ax2 = fig.add_subplot(222)
ax3 = fig.add_subplot(223)
ax4 = fig.add_subplot(224)
plt.show()

在subplot()函数中的三个数字，第一个表示y轴方向的子图个数，第二个表示x轴方向子图的个数，第三个则表示当前要画图的焦点。

这里可以看到图中x,y轴坐标都是从0到1，我们可以使用指定语句来修改坐标起始值：

ax1.axis([-1, 1, -1, 1])

或者

plt.axis([-1, 1, -1, 1])

我们还可以给子图加title以及横纵坐标的label：

ax1.set_title("图的名称")
ax1.set_xlabel(u'x轴名称')
ax1.set_ylabel(u'y轴名称')

2、向图中添加内容

1）、柱状图（bar）

fig = plt.figure(figsize=(4,2))
ax1 = fig.add_subplot(221)
ax2 = fig.add_subplot(222)
ax3 = fig.add_subplot(223)
ax4 = fig.add_subplot(224)
x = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
y1 = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
y2 = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
y3 = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
y4 = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
ax1.bar(x,y1)
ax1.set_title("figure1")
ax2.bar(x,y2)
ax2.set_title("figure2")
ax3.bar(x,y3)
ax3.set_title("figure3")
ax4.bar(x,y4)
ax4.set_title("figure4")
plt.show()

效果如下：

2）、扇形图（pie）

y = [2, 3, 8.8, 6.6, 7.0]
plt.figure()
plt.pie(y)
plt.title('PIE')
plt.show()

效果如下：

3）、散点图（scatter）

x = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
y = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
plt.scatter(x, y, color='r', marker='+')
plt.show()

效果如下：

参数的意义：

1. x为横坐标轴向量，y为纵坐标轴向量，x，y的长度必须一致。
2. color控制颜色，常用的颜色如下：

缩写	颜色
b	blue
c	cyan
g	green
k	black
m	magenta
r	rea
w	white
y	yellow

3. marker控制标记风格，常用的风格：

符号	风格
.	Point marker
,	Pixel marker
o	Circle marker
v	Triangle down marker
^	Triangle up marker
<	Triangle left marker
>	Triangle right marker
1	Tripod down marker
2	Tripod up marker
3	Tripod left marker
4	Tripod right marker
s	Square marker
p	Pentagon marker
*	Star marker
h	Hexagon marker
H	Rotated hexagon D Diamond marker
d	Thin diamond marker
_	Horizontal line (hline symbol) marker
+	Plus marker
x	Cross (x) marker

4）、函数图（plot）

from math import *
from numpy import *
x = arange(-math.pi, math.pi, 0.01)
y = [sin(xx) for xx in x]
plt.figure()
plt.title("sinx")
plt.plot(x, y, color='r', linestyle='-.')
plt.show()

效果如下

参数的意义：
linestyle是控制线形的参数，常用的有：

符号	线形
-	实线
–	短线
-.	短点相间线
：	虚点线

5）、二维图形

2D

import numpy as np
delta = 0.025
x = y = np.arange(-2.0, 2.0, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = Y**1 + X**2
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.contour(X, Y, Z)
plt.colorbar()
plt.title("2D")
plt.show()

效果如下

读取照片

import matplotlib.image as mpimg
img=mpimg.imread('图片路径')
plt.imshow(img)
plt.title("图片")
plt.show()

ps:若图中中文无法显示的解决办法：
在代码中加入：

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']   # 设置中文字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   # 设置正负号

参考博客：参考博客
关于matplotlib更详细的内容可以参考官方文档：matplotlib官方文档

代码参考：

https://github.com/ZhangJiangtao-0108/python中matplotlib_example.py文件