绘制曲线图

matplotlib是python中最常用的可视化库，提供了不同坐标系下的二十余种常用图像，并且提供了动态图像绘制的方法，可以满足科学计算中的绝大多数可视化需求。而在matplotlib中，绝大多数的常用函数都在pyplot模块中，为了便于行文，在后文中，用【plt】代替。

而在所有的绘图类型中，又以曲线图最为常用，在【plt】中，用plot来绘制曲线图。正常来说，在平面直角坐标系中绘制折线，至少需要$x,y$两个坐标，即输入两组数据。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(100)
y = x**2

plt.plot(x,y)
plt.show()

如果plot函数只接受一组数据，则会默认自然数列为$x$坐标，故而上述绘图代码可以更简单地写为下面的形式。

plt.plot(y)
plt.show()

完整流程

尽管两行代码便可完成曲线绘制，但这显然略去了诸多环节，一个完整的绘图流程则至少包含四行代码

fig = plt.figure("plot")
ax = fig.add_subplot()
ax.plot(x,y)
plt.show()

其中，fig是绘图窗口；ax是绘图坐标系；接下来在ax中绘制$x,y$的曲线，最后调用plt.show，将我们绘制好的窗口弹出，这才是【plt】绘图的全部流程。

图像属性

尽管绘图逻辑十分简单，但【plt】提供了常用的绘图要素，比如线的宽窄、颜色、形态以及标记，通过下列参数来调控

参数	简写	功能
linestyle	ls	线型
linewidth	lw	线宽
marker		标记形状
markersize	ms	标记尺寸
markeredgewidth	mew	标记边缘线宽
markeredgecolor	mec	标记颜色
markerfacecolor	mfc	标记内部颜色

其中可选的线型和点型如下表所示

字符	类型	字符	类型	字符	类型	字符	类型
‘-’	实线	‘–’	虚线	‘-.’	虚点线	‘:’	点线
‘.’	点	‘,’	虚线
‘o’	圆点	‘*’	星型点	‘+’	加号点	‘x’	乘号点
‘v’	下三角点	‘^’	上三角点	‘<’	左三角点	‘>’	右三角点
‘1’	下三叉点	‘2’	上三叉点	‘3’	左三叉点	‘4’	右三叉点
‘s’	正方点	‘p’	五角点	‘h’	六边形1	‘H’	六边形2
‘D’	实心菱形点	‘d’	瘦菱形点	‘_’	横线点

常见颜色可通过下表中的字符来设置

字符	颜色	字符	颜色	字符	颜色
‘b’	blue	‘g’	green	‘r’	red
‘c’	cyan	‘m’	magenta	‘y’	yellow
‘k’	black	‘w’	white

下面挑选几个做个演示

x = np.linspace(0, 3.14, 20)

Ls = ['-', '--', '-.', ':']
mks = ['s', 'p', 'h', 'H']
cs = ['r', 'g', 'b','c']
ys = [np.sin(x), np.cos(x), np.tan(x), np.sqrt(x)]
labels = ['sin', 'cos', 'tan', 'sqrt']

for i in range(4):
    plt.plot(x, ys[i], ls=Ls[i],
        marker=mks[i], ms=5,
        color=cs[i], label=labels[i])

plt.grid()
plt.legend()
plt.show()

上面的绘图代码中，除了规范了点、线特性，还通过plt.grid绘制了网格，以及用plt.legend绘制了图例。效果如下

考虑到线的类型、点的类型以及颜色类型都可以用字符来表示，所以【plt】支持奖这些类型合在一起，从而在绘图时可以更加便捷，所以将代码写成下面的形式，也可以得到和上图相同的结果

strs = ['rs-', 'gp--', 'bh-.', 'cH:']
for i in range(4):
    plt.plot(x, ys[i], strs[i], ms=5, label=labels[i])

plt.grid()
plt.legend()
plt.show()