matplotlib基础教程：从入门到精通

本文主要介绍了matplotlib的基础使用方法，包括如何显示中文、主要的绘图区域函数以及基础图表的绘制函数。 在Python的数据可视化领域，matplotlib是一个不可或缺的库，尤其对于初学者来说，它提供了丰富的图形绘制功能。文章作者在经过多周的学习后，决定整理一份基础教程，旨在帮助自己和其他学习者更好地理解和应用matplotlib。 基础版本函数库重点讲解了以下几个方面： 1. **显示中文**：在matplotlib中，为了显示中文，需要设置字体参数。通过`matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'`和`matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']`，可以确保图形中的文字能够正确显示中文。 2. **主要绘图区域函数**： - `plt.figure(figsize=[x,j],facecolor=None)`：用于创建绘图区域，设置其大小和背景颜色。 - `plt.subplot(nrows, ncols, plot_number)`：在全局绘图区域内创建子图，可以指定行数、列数和子图编号。 - `plt.axes(rect,axisbg='w')`：创建一个新的坐标轴子区域，可以自定义位置和背景颜色。 - `plt.subplots_adjust()`：调整所有子图的布局，以优化显示效果。 3. **plt基础图表函数**： - `plt.plot(x, y, 'k', label, color, linewidth)`：根据x、y数据绘制线条或曲线，可设置线型、标签、颜色和线宽。 - `plt.boxplot(data, notch, position)`：绘制箱线图，展示数据分布的五数概括（最小值、下四分位数、中位数、上四分位数、最大值）。 - `plt.bar(left, height, width, bottom)`：绘制竖直条形图，可以指定条形的位置、高度、宽度和基线。 - `plt.barh(bottom, width, height, left)`：绘制水平条形图，与竖直条形图类似，只是方向不同。 - `plt.pie(data, labels)`：根据数据绘制饼图，可添加标签。 - `plt.hist(data, x, bins)`：绘制直方图，展示数据的频率分布，可指定bin数量。 - `plt.scatter(data, x, y)`：绘制散点图，用于表现数据之间的关系。 除此之外，文章还提到了使用`pyplot`子库，通过`from matplotlib import pyplot as plt`导入，它是matplotlib的主要接口，提供了众多用于绘图的函数。 作者通过五个实例展示了matplotlib的基本用法，包括简单的曲线图、使用内置数学公式、区域填充、笛卡尔心形图的绘制以及综合绘图，这些实例可以帮助读者更直观地掌握matplotlib的使用技巧。 这篇文章是学习matplotlib入门的好材料，它覆盖了基础绘图功能，并提供了一系列实用的示例，适合初学者逐步掌握matplotlib的绘图方法。