from matplotlib_inline import backend_inline

时间: 2023-08-07 15:02:21 浏览: 341

Matplotlib_Beginners:Matplotlib for Begginers课程中使用的笔记本和数据

**Matplotlib基础知识** Matplotlib是Python中最常用的二维图形库，它允许用户创建各种静态、动态甚至交互式的图表。本教程将深入探讨Matplotlib的基础知识，适用于初学者。 **1. 安装与导入** 在Python环境中，我们首先需要安装matplotlib库，这可以通过使用pip命令完成： ```python pip install matplotlib ``` 然后，在代码中导入matplotlib库，通常使用别名`plt`： ```python import matplotlib.pyplot as plt ``` **2. 创建基本图表** Matplotlib的核心对象是`Figure`和`Axes`。`Figure`是整个图表，而`Axes`是图表中的单个坐标系统，可以包含一个或多个图形。我们可以使用`pyplot`模块创建一个新图表： ```python plt.figure() ``` 创建`Axes`可以在`figure`上绘制图形： ```python plt.axes() ``` **3. 绘制简单线条** 使用`plot`函数绘制线条： ```python x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 4, 9, 16] plt.plot(x, y) plt.show() ``` **4. 图表样式和标签** 设置线条样式、颜色和标记： ```python plt.plot(x, y, '-r*', linewidth=2) # 红色实线，星号标记，线宽2 ``` 添加轴标签和图表标题： ```python plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') plt.title('My First Chart') ``` **5. 多个子图** 在一个`Figure`中，可以创建多个`Axes`，用于显示多张图： ```python fig, axs = plt.subplots(2, 1) # 创建2行1列的子图 axs[0].plot(x, y) axs[1].plot(y, x) ``` **6. 散点图** 使用`scatter`函数绘制散点图： ```python plt.scatter(x, y) ``` **7. 饼图** 绘制饼图： ```python sizes = [30, 20, 50] labels = ['A', 'B', 'C'] plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%') ``` **8. 直方图** 使用`hist`函数绘制直方图： ```python data = np.random.randn(1000) # 生成随机数据 plt.hist(data, bins=20, edgecolor='black') ``` **9. Jupyter Notebook集成** 在Jupyter Notebook中，使用`%matplotlib inline`指令使图表内联显示： ```python %matplotlib inline ``` 或者使用`inline` backend： ```python plt.switch_backend('inline') ``` **10. 自定义图形** 更复杂的图形定制，如调整图例、轴限制、刻度、颜色映射等，可以通过设置各种属性实现。通过学习这些基础知识，初学者可以快速掌握Matplotlib的基本用法，进一步探索更多高级特性，如3D绘图、动画制作等，为数据分析和可视化提供强大支持。在"Matplotlib_Beginners-main"这个压缩包中，可能包含了课程的Jupyter Notebook文件，用于演示上述概念并提供实际操作的例子。通过打开和运行这些Notebook，学习者可以更直观地理解和实践Matplotlib的各种功能。

引用\[1\]:首先第一个是use_svg_display函数，我们使用这个函数指定matplotlib输出svg图表以获得更清晰的图像。\[1\]这个函数的作用是设置matplotlib的输出格式为svg，以便获得更清晰的图像。引用\[2\]:我们定义set_figsize函数来设置图表大小：\[2\]这个函数用于设置matplotlib图表的大小，可以通过传入figsize参数来指定图表的宽度和高度。引用\[3\]:通过这三个用于图形配置的函数，我们定义了plot函数来简洁地绘制多条曲线。\[3\]这个函数用于绘制数据点，可以传入X和Y来指定数据点的坐标，还可以设置x轴和y轴的标签、图例、坐标轴的范围等参数。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [【自定义函数】配置matplotlib生成图形的属性（含源代码）](https://blog.csdn.net/wzk4869/article/details/127539526)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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