在Linux下使⽤Python的matplotlib绘制数据图的教程
如果你想要在Linxu中获得⼀个⾼效、⾃动化、⾼质量的科学画图的解决⽅案，应该考虑尝试下matplotlib库。Matplotlib是基于python的开源科学测绘包，基于python软件基⾦会许可证发布。⼤量的⽂档和例⼦、集成了Python和Numpy科学计算包、以及⾃动化能⼒，是作为Linux环境中进⾏科学画图的可靠选择的⼏个原因。这个教程将提供⼏个⽤matplotlib画图的例⼦。特性
⽀持众多的图表类型，如：bar,box,contour,histogram,scatter,
基于python的语法
集成Numpy科学计算包
数据源可以是 python 的列表、键值对和数组
可定制的图表格式（坐标轴缩放、标签位置及标签内容等)
可定制⽂本（字体，⼤⼩，位置...)
⽀持TeX格式（等式，符号，希腊字体...)
与IPython相兼容（允许在 python shell 中与图表交互）
⾃动化（使⽤ Python 循环创建图表）
⽤Python 的循环迭代⽣成图⽚
保存所绘图⽚格式为图⽚⽂件，如：png,pdf,ps,eps,svg等
基于Python语法的matplotlib是其许多特性和⾼效⼯作流的基础。世⾯上有许多⽤于绘制⾼质量图的科学绘图包，但是这些包允许你直接在你的Python代码中去使⽤吗？除此以外，这些包允许你创建可以保存为图⽚⽂件的图⽚吗？Matplotlib允许你完成所有的这些任务。从⽽你可以节省时间，使⽤它你能够花更少的时间创建更多的图⽚。
安装
安装Python和Numpy包是使⽤Matplotlib的前提。
可以通过如下命令在Debian或Ubuntu中安装Matplotlib：
$ sudo apt-get install python-matplotlib
在Fedora或CentOS/RHEL环境则可⽤如下命令：
$ sudo yum install python-matplotlib
Matplotlib 例⼦
本教程会提供⼏个绘图例⼦演⽰如何使⽤matplotlib:
离散图和线性图
柱状图
饼状图
在这些例⼦中我们将⽤Python脚本来执⾏Mapplotlib命令。注意numpy和matplotlib模块需要通过import命令在脚本中进⾏导⼊。ubuntu怎么安装python
np为nuupy模块的命名空间引⽤，plt为matplotlib.pyplot的命名空间引⽤：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
例1：离散和线性图
第⼀个脚本，script1.py 完成如下任务:
创建3个数据集（xData,yData1和yData2)
创建⼀个宽8英⼨、⾼6英⼨的图(赋值1）
设置图画的标题、x轴标签、y轴标签（字号均为14）
绘制第⼀个数据集：yData1为xData数据集的函数，⽤圆点标识的离散蓝线，标识为"y1 data"
绘制第⼆个数据集：yData2为xData数据集的函数，采⽤红实线，标识为"y2 data"
把图例放置在图的左上⾓
保存图⽚为PNG格式⽂件
script1.py的内容如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
xData = np.arange(0, 10, 1)
yData1 = xData.__pow__(2.0)
yData2 = np.arange(15, 61, 5)
plt.figure(num=1, figsize=(8, 6))
plt.title('Plot 1', size=14)
plt.xlabel('x-axis', size=14)
plt.ylabel('y-axis', size=14)
plt.plot(xData, yData1, color='b', linestyle='--', marker='o', label='y1 data')
plt.plot(xData, yData2, color='r', linestyle='-', label='y2 data')
plt.legend(loc='upper left')
plt.savefig('images/plot1.png', format='png')
所画之图如下：
例2：柱状图
第⼆个脚本，script2.py 完成如下任务：
创建⼀个包含1000个随机样本的正态分布数据集。
创建⼀个宽8英⼨、⾼6英⼨的图(赋值1）
设置图的标题、x轴标签、y轴标签（字号均为14）
⽤samples这个数据集画⼀个40个柱状，边从-10到10的柱状图
添加⽂本,⽤TeX格式显⽰希腊字母mu和sigma(字号为16）
保存图⽚为PNG格式。
script2.py代码如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
mu = 0.0
sigma = 2.0
samples = al(loc=mu, scale=sigma, size=1000)
plt.figure(num=1, figsize=(8, 6))
plt.title('Plot 2', size=14)
plt.xlabel('value', size=14)
plt.ylabel('counts', size=14)
plt.hist(samples, bins=40, range=(-10, 10))
<(-9, 100, r'$\mu$ = 0.0, $\sigma$ = 2.0', size=16)
plt.savefig('images/plot2.png', format='png')
结果见如下链接：
例3：饼状图
第三个脚本，script3.py 完成如下任务：
创建⼀个包含5个整数的列表
创建⼀个宽6英⼨、⾼6英⼨的图(赋值1）
添加⼀个长宽⽐为1的轴图
设置图的标题（字号为14）
⽤data列表画⼀个包含标签的饼状图
保存图为PNG格式
脚本script3.py的代码如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = [33, 25, 20, 12, 10]
plt.figure(num=1, figsize=(6, 6))
plt.axes(aspect=1)
plt.title('Plot 3', size=14)
plt.pie(data, labels=('Group 1', 'Group 2', 'Group 3', 'Group 4', 'Group 5'))
plt.savefig('images/plot3.png', format='png')
结果如下链接所⽰：
总结
这个教程提供了⼏个⽤matplotlib科学画图包进⾏画图的例⼦，Matplotlib是在Linux环境中⽤于解决科学画图的绝佳⽅案，表现在其⽆缝地和Python、Numpy连接、⾃动化能⼒，和提供多种⾃定义的⾼质量的画图产品。

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