matplotlib基础图表绘制教程

该资源是关于Python中的matplotlib库的基础图表绘制教程。 在Python的数据可视化领域，matplotlib是一个不可或缺的库，它提供了丰富的图形绘制功能。这个教程主要介绍了如何使用matplotlib创建基本的图表，包括折线图，并展示了如何进行一些定制，如设置标题、调整画布大小、改变线型以及处理中文显示等问题。 #### 🐲 基本示例 在Python中导入matplotlib.pyplot模块通常用别名plt，同时可能还会导入numpy用于生成数据。下面的代码展示了最基础的折线图绘制： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 1000) y = x**2 plt.figure() # 创建一个新的画布 plt.plot(x, y) # 在画布上绘制折线图 plt.show() # 显示图形 ``` 这段代码首先生成了一个从0到10的一千个等差数列，然后计算每个x值的平方作为y值，最后在新的画布上绘制出y关于x的曲线。 #### 🐍 另一种实现方式 另一种创建图表的方式是通过`subplots()`函数，它能同时创建figure对象和axes对象： ```python fig, ax = plt.subplots() # 创建带axes的figure ax.plot(x, x**3) plt.show() ``` 这里，`subplots()`返回一个figure对象和一个axes对象，可以在axes对象上直接进行绘图操作。 #### 🍤 设置标题 添加标题可以通过`title()`函数实现，如下所示： ```python plt.figure(figsize=(8, 5)) plt.plot(x, np.sin(x), ':r', label='sin(x)') plt.plot(x, np.cos(x), '-.g', label='cos(x)') plt.legend() # 显示图例 plt.title("I'm Title") # 添加标题 plt.show() ``` 这段代码不仅绘制了两个函数的折线图，还设置了标题和图例。 #### 🥟 画布大小设置 `figure()`函数可以接受`figsize`参数来设置画布的尺寸，例如`(8, 5)`表示宽度8英寸、高度5英寸的画布。 #### 🍣 线型设置 在`plot()`函数中，可以使用字符串参数来设定线型，如`:r`代表虚线（dotted line）和红色（red），`-.g`代表点划线（dashed-dotted line）和绿色（green）。 #### 🍭 中文显示 matplotlib默认可能不支持中文显示，需要配置字体参数： ```python plt.rcParams['font.family'] = ['MicrosoftYaHei'] ``` 这样可以指定使用“微软雅黑”这样的字体来支持中文。 #### 🍬 坐标轴文本设置 除了设置字体来解决中文显示问题，还可以通过`xlabel()`和`ylabel()`函数设置坐标轴的标签文本。 这些基础示例和定制方法构成了matplotlib绘图的基本框架。通过组合不同的参数和方法，用户可以创建各种复杂且美观的图表，满足数据分析和报告的需求。在实际应用中，可以根据需求进一步调整颜色、标记、网格线、轴限制、图例样式等，使图表更加专业和易读。