matplotlib的基本使⽤附python代码详细讲解（基本图的绘制、样式、简单函数
的使⽤）
⽬录
⼀、基本图的绘制
1.1直线的绘制
# coding=utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
# 连接(0,3) (4,5)两个点
plt.plot([0,4],[3,5])
# 显⽰x轴 y轴
plt.ylabel("y")
plt.xlabel("X")
matplotlib中subplot
# 保存路径
plt.savefig("F:/Z/Python/project/project2/matl/直线.jpg")
# 显⽰图
plt.show()
1.2折线的绘制
# coding=utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建 X Y Z坐标
X =[1,5,7,9,5]
Y =[9,6,7,3,6]
Z =[5,6,9,3,4]
# ⽣成画布对象
figure = plt.figure()
# 创建⼀个Axes3D的⼦图放到figure画布⾥⾯ax = Axes3D(figure)
ax.plot_trisurf(X, Y, Z)
plt.show()
1.3散点图的绘制
# coding=utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# ⽣成0-10之间(0开始 10结束) 100个等差数
x = np.linspace(0,10,100)
sin_y = np.sin(x)
# 进⾏绘制正弦曲线
# plt.plot(x,sin_y)
# 绘制散点图
plt.scatter(x, sin_y)
# plt.plot(x,sin_y,"o")
plt.show()
"""
注意：由上可知，使⽤plot绘制和使⽤scatter绘制出来的图形是⼀样的
但是，如果画⼀堆点，点的形式没有差别就建议使⽤plot，因为plot的绘图速度优于scatter 如果点的形式有差别(点的⼤⼩和颜⾊不同)，就必须使⽤scatter
"""
1.4绘制不同颜⾊的散点图
# coding=utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 绘制10种⼤⼩，10种颜⾊的散点图
# 执⾏多次获取的随机数都是⼀样的
np.random.seed(0)
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
# ⽣成10种⼤⼩
size = np.random.rand(100)*1000
# print(size)
# ⽣成10中颜⾊
color = np.random.rand(100)
# 绘制散点图  size：颜⾊  color：颜⾊    alpha：透明度
plt.scatter(x, y, s=[size], c=color,alpha=0.9)
plt.show()
"""
注意：
⼤⼩、颜⾊的个数和x,y的个数应该保持⼀致要不然会出现类似下⾯的报错
'c' argument has 10 elements, which is inconsistent with 'x' and 'y' with size 100. s must be a scalar, or the same size as x and y
"""
1.5绘制不同颜⾊的线
# coding=utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建x
x = np.linspace(0,10,100)
# 使⽤legend()⽅法添加图例，给plot⽅法添加参数
plt.plot(x, x +0,"--g", label="--g")
plt.plot(x, x +1,",b", label=",b")
plt.plot(x, x +2,"or", label="or")
plt.plot(x, x +3,":c", label=":c")
plt.plot(x, x +4,"vy", label="vy")
plt.plot(x, x +5,"--m", label="--m")
# 默认的图例位置在左上⾓upper left  可以通过loc进⾏修改  ，边框，透明度，阴影，边框宽度plt.legend(loc="lower right", fancybox=True, framealpha=1, shadow=True, borderpad=1) # plot的颜⾊字符、风格字符、标记字符： www.jianshu/p/ed3f31fc6a41
plt.show()

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