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1 Matlplotlib库介绍

Matplotlib库由各种可视化类构成，内部结构复杂
受Matlab启发，matplotlib.pylot是绘制各类可视化图形的命令字库，相当于快捷方式
Matplotlib中文网：https://www.matplotlib.org.cn
在这里插入图片描述
安装：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib

引入：

import matplotlib.pyplot as plt

2 Matlplotlib绘图基础

Matplotlib分为四层

canvas（画板）：位于最底层，导入Matplotlib库时就自动存在。
figure（画布）：建立在canvas之上，从这一层就能开始设置其参数。
axes（子图）：将figure分成不同块，实现分面绘图。
图表信息（构图元素）：添加或修改axes上的图形信息，优化图表的显示效果。

2.1 “颜色"与"线型”

plt.plot(x,y,"ob:")

参数详见：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.lines.Line2D.html
在这里插入图片描述

线型（linestyle 简写为 ls）：

实线： ‘-’
虚线： ‘–’
虚点线： ‘-.’
点线： ‘:’
点： ‘.’

3 基本流程

3.1 一些例子

import matplotlib.pyplot as plt 
x = [3,4,5]
y = [2,3,2]
plt.plot(x,y) 
plt.show()

在这里插入图片描述

import matplotlib.pyplot as plt 
x = [3,4,5]
y1 = [2,3,2]
y2 = [3,4,6]
plt.plot(x,y1,x,y2) 
plt.show()

在这里插入图片描述

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
x = np.arange(1,11) 
y = 2 * x + 5 
plt.title("Matplotlib demo") 
plt.xlabel("x axis caption") 
plt.ylabel("y axis caption") 
plt.plot(x,y) 
plt.show()

在这里插入图片描述

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
x = np.arange(1,11) 
y = 2 * x + 5 
plt.plot(x,y,"ob") 
plt.show()

在这里插入图片描述

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
x = np.arange(1,100) 
y = np.random.uniform(0,5,100)
plt.plot(x,y) 
plt.show()

在这里插入图片描述

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
x = np.arange(1,11) 
y = np.sin(x) 
plt.plot(x,y) 
plt.show()

在这里插入图片描述
不是想象的 $\sin x$ 的曲线呢？问题出在哪里？

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
x = np.arange(1,11,0.1) 
y = np.sin(x) 
plt.plot(x,y) 
plt.show()

3.2 子图

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1) 
y_sin = np.sin(x) 
y_cos = np.cos(x) 

# 建立 网格，高为 2，宽为 1 ，序号1
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(x, y_sin) 
plt.title('Sine') 
 
plt.subplot(2, 1, 2) 
plt.plot(x, y_cos) 
plt.title('Cosine')
plt.show()

在这里插入图片描述

3.3 多线

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt

x=np.array([0,1,2],[3,4,5],[6,7,8])
y=np.array([2,3,2],[3,4,3],[4,5,4])

#"b"为蓝色, "o"为圆点, ":"为点线
plt.plot(x,y,"ob:")
plt.show()