Python Matplotlib 图表绘制指南

"python-matplotlib画图" 在Python中，Matplotlib库是数据可视化的核心工具之一，特别是其pyplot子模块提供了丰富的图形绘制功能，类似于MATLAB的绘图环境。本资源主要介绍了如何使用matplotlib.pyplot进行基本的二维图形绘制。 首先，引入matplotlib.pyplot模块，并用别名plt表示： ```python import matplotlib.pyplot as plt ``` 然后，你可以使用`plt.plot()`函数创建简单的线图。例如，只传递一个列表或数组，它会被视为y轴的数据，x轴会自动分配等间隔的数值： ```python plt.plot([1,2,3]) ``` 接着，通过`plt.ylabel()`设置Y轴标签： ```python plt.ylabel('somenumbers') ``` 最后，调用`plt.show()`显示图形： ```python plt.show() ``` `plot()`函数不仅可以接受单个列表或数组，也可以接受两个列表或数组，分别对应X轴和Y轴的数据，如： ```python plt.plot([1,2,3],[1,4,9]) ``` 此外，`plot()`函数支持指定线型和颜色。默认情况下，线条是蓝色实线（'b-'）。通过字符串参数，如'ro'，可以指定红色圆点，'bs'表示蓝色方块，'g^'表示绿色三角形。同时，可以使用`plt.axis()`来设置坐标轴的范围： ```python plt.axis([0,6,0,20]) ``` 如果要在同一图表上绘制多条曲线，可以连续调用`plot()`函数，每个调用代表一条曲线。以下示例展示了如何绘制三条不同曲线： ```python import numpy as np t = np.arange(0., 5., 0.2) plt.plot(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'g^') plt.show() ``` 在这个例子中，`t`是时间变量，用它和`t**n`（n=1,2,3）生成了不同的数据集，分别用不同颜色和形状的标记表示。'r--'表示红色虚线，'bs'表示蓝色方块，'g^'表示绿色三角形。 通过这些基础操作，你可以灵活地创建和定制自己的二维图形，包括线图、散点图以及更多复杂图表，以满足各种数据分析和展示的需求。Matplotlib还支持添加图例、调整坐标轴刻度、改变线条样式、添加文本等高级功能，使得数据可视化更加直观和专业。