matplotlib绘图笔记

Matplotlib是Python的绘图库，它提供了各种功能，可以用于绘制不同类型的图形，包括线图、散点图、等高线图、条形图、柱状图、3D图形等等。 它可以让使用者轻松地将数据图形化，并且支持多种输出格式。

要在Jupyter Notebook中使用Matplotlib进行绘图，可以按照以下步骤操作：
1. 首先，在Notebook中导入需要的库和模块，包括Matplotlib和Jupyter Themes。如果需要更改绘图主题，可以选择使用不同的主题，比如"monokai"主题。

2. 创建一个图像对象，并使用plt.plot()函数绘制所需的图形。在这个例子中，我们绘制了一个简单的线图，具有三个数据点:[1,0,9],[4,5,6]。

3. 最后，使用plt.show()函数显示图像。

总结:Matplotlib是一款功能强大的绘图库，可以用于在Python中绘制各种类型的图形。在Jupyter Notebook中使用Matplotlib进行绘图的步骤包括导入所需的库和模块，创建图像对象，并使用plt.plot()函数绘制图形，最后使用plt.show()函数显示图像。

相关问题

matplotlib绘图基础

### Matplotlib 基础绘图教程

#### 一、安装与导入
为了使用 Matplotlib 进行绘图，需先通过 `pip` 工具来完成该库的安装工作。具体命令为：

pip install matplotlib

随后，在 Python 脚本或者 Jupyter Notebook 中引入此模块以便后续调用其功能函数。

import matplotlib.pyplot as plt

如果是在 Jupyter Notebook 环境下操作，则建议加上 `%matplotlib inline` 来确保图形可以直接嵌入到笔记本单元格之中[^1]。

#### 二、简单折线图绘制实例
下面给出一段简单的代码片段用来展示如何利用 Matplotlib 绘制一条基本的折线图。

# 创建数据集
x_values = [0, 1, 2, 3, 4]
y_values = [0, 2, 1, 3, 4]

plt.plot(x_values, y_values)

# 设置图表标题以及坐标轴标签
plt.title('Simple Line Plot')
plt.xlabel('X-axis Label')
plt.ylabel('Y-axis Label')

# 显示图像
plt.show()

这段程序首先定义了一组 X 和 Y 的数值作为横纵坐标的取值范围；接着调用了 `plot()` 方法传入这两个列表参数并生成对应的线条连接各个点位形成连续曲线；最后设置好整个画布上的文字说明部分之后执行 `show()` 函数让最终效果呈现出来。

#### 三、箱形图 (Boxplot) 使用案例
当面对一组或多组统计数据想要直观了解其中心趋势及时分布情况时可以选择制作箱型图。这里提供了一个基于随机数产生的样本集合构建单个箱型图的例子。

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np 

data = np.random.normal(loc=0,scale=1,size=(100))

fig, ax = plt.subplots()

ax.boxplot(data, showmeans=True, meanline=True)

plt.xticks([1], ['Sample Data'])
plt.ylabel('Value')
plt.title('A Boxplot Example')

plt.show()

上述脚本里除了常规的数据准备之外还特别指定了两个额外选项——`showmeans` 及 `meanline` 参数分别控制是否要在箱子内部标记平均值得位置及其表示形式（水平直线）。同时设置了唯一的分类名称给 x 轴刻度标签，并赋予了合适的副标题和主标题使得整体更加清晰易懂[^3]。

对于更高维度的数据结构比如二维数组来说也可以很方便地应用相同的方式一次性得到多个不同特征之间的对比视图[^2]。

matplotlib notebook

### 配置和使用 Matplotlib 进行数据可视化

为了在 Jupyter Notebook 中配置并使用 Matplotlib 来绘制图表，需要先确保已经安装了必要的软件包。可以通过 pip 或 conda 安装 Matplotlib[^2]。

#### 导入所需库
要在 Jupyter Notebook 中开始绘图，首先要导入 `matplotlib.pyplot` 模块以及任何其他可能需要用到的数据处理库，比如 NumPy：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline  # 确保图像嵌入到 notebook 中而不是弹出新窗口

这段代码不仅引入了所需的库，还设置了 `%matplotlib inline` 命令来让所有的图形都显示在笔记本内部而非外部窗口中[^1]。

#### 创建简单的折线图实例
下面是一个简单例子展示如何利用上述设置快速生成一张基本的折线图:

x_values = np.linspace(0, 9, 10)  # 生成十个从0到9均匀分布的数值点
y_values = x_values ** 2          # 计算这些数对应的平方值作为 y 轴坐标

plt.figure(figsize=(8, 6))        # 设置画布大小
plt.plot(x_values, y_values,'r')  # 绘制红色线条连接各 (xi,yi) 对应位置上的点
plt.title('Simple Line Plot Example')
plt.xlabel('X Axis Label')
plt.ylabel('Y Axis Label')
plt.grid(True)
plt.show()

此段脚本定义了一系列操作以构建一个二维平面直角坐标系内的函数曲线，并通过调用 `show()` 方法最终呈现出来。