python强⼤的绘图模块matplotlib⽰例讲解
Matplotlib 是 Python 的绘图库。作为程序员，经常需要进⾏绘图，在我⾃⼰的⼯作中，如果需要绘图，⼀般都是将数据导⼊到excel中，然后通过excel⽣成图表，这样操作起来还是⽐较繁琐的，所以最近学习了⼀下Matplotlib模块，将该模块的常⽤的绘图⼿段和⼤家分享⼀下，提⾼⼤家在⼯作中的效率；
在⽰例中，我们主要⽤到Matplotlib和Numpy这两个模块来为⼤家演⽰Python强⼤的绘图功能，相信⼤家通过我下⾯的10个⽰例，基本上可以满⾜⼤家⽇常⼯作的需求，再次强调⼀下，只是简单的⽤法，⼤家千万不要想通过这篇博客获取到太⾼深的⽤法。
下⾯进⼊正题
1、绘制⼀条直线
代码如下，下⾯的代码⼤家应该都可以看懂吧
# 导⼊常⽤的包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# ⽣成-1到1的数据，⼀共⽣成100个，也可以⽣成1到-1的数据，这些数据是平均分布的
# 定义x轴的数据
x = np.linspace(-1,1,100)
# 定义y轴的数据
y = x * 2 + 100
plt.plot(x,y)
# 显⽰图像
matplotlib中subplotplt.show()
效果如下
2、创建⼀个画布，同时设置该画布的⼤⼩
代码如下
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-1,1,100)
y1 = x * 2 + 100
y2 = x ** 2
# 创建⼀个画布
# figsize：设置画布的⼤⼩
plt.figure(figsize=(2,2))
plt.plot(x,y1)
# 创建第⼆个画布
plt.figure()
plt.plot(x,y2)
plt.show()
效果如下，会同时显⽰两张画布
3、在⼀张画布中画两条线，同时可以设置线的颜⾊，宽度，和风格代码如下
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-1,1,100)
y1 = x * 2 + 0.5
y2 = x ** 2
# color：表⽰设置线的颜⾊
# linewidth：表⽰设置线的宽度
# linestyle：表⽰设置线的风格
plt.figure(figsize=(2,2))
plt.plot(x,y1,color='r',linewidth=1.0,linestyle='--')
plt.plot(x,y2,color='b',linewidth=5.0,linestyle='-')
plt.show()
# 上⾯的效果就是2条曲线被放到⼀个画布中
效果如下
4、限制x轴，y轴的显⽰范围，为x轴和y轴添加描述，替换x轴和y轴的显⽰信息代码如下
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置坐标轴
x = np.linspace(-3,3,100)
y1 = x * 2 + 0.5
y2 = x ** 2
plt.figure(figsize=(6,6))
plt.plot(x,y1,color='r',linewidth=1.0,linestyle='--')
plt.plot(x,y2,color='b',linewidth=5.0,linestyle='-')
# 限制x轴的显⽰范围
plt.xlim((-1,2))
# 限制y轴的显⽰范围
plt.ylim((-1,5))
# 给x轴加描述
plt.xlabel("xxxxxx")
# 给y轴加描述
plt.ylabel("yyyyyy")
# 替换⼀下横坐标的显⽰
temp = np.linspace(-2,2,11)
# 替换纵坐标的标签，⽤level0代替之前的-1
效果如下
5、对边框进⾏设置，调整x轴和y轴的位置
代码如下
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置坐标轴
x = np.linspace(-3,3,100)
y1 = x * 2 + 0.5
y2 = x ** 2
plt.figure(figsize=(6,6))
plt.plot(x,y1,color='r',linewidth=1.0,linestyle='--')
plt.plot(x,y2,color='b',linewidth=5.0,linestyle='-')
# 限制x轴的显⽰范围
plt.xlim((-1,2))
# 限制y轴的显⽰范围
plt.ylim((-1,5))
# 给x轴加描述
plt.xlabel("xxxxxx")
# 给y轴加描述
plt.ylabel("yyyyyy")
# 替换⼀下横坐标的显⽰
temp = np.linspace(-2,2,11)
# 替换纵坐标的标签，⽤level0代替之前的-1
# icks([-1,0,1,2,3,4,5],["level0","level1","level2","level3","level4","level5","level6"]) # 获取边框
ax = a()
# 设置右边框的颜⾊为红⾊
ax.spines["right"].set_color("r")
# 去掉上边框
ax.spines["top"].set_color(None)
# 把x轴的刻度设置为bottom
ax.xaxis.set_ticks_position("bottom")
# 把y轴的客户设置为left
ax.yaxis.set_ticks_position("left")
# 设置x和y交汇的点，x轴是0，y是也是0，也就是x轴和y轴的都是0点交汇
ax.spines["bottom"].set_position(("data",0))
ax.spines["left"].set_position(("data",0))
plt.show()
效果如下
6、为画布添加图例
代码如下

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