matplotlib.pyplot 提供一系列类似Matlab的命令式函数。每个函数可以对图形对象做一些改动，比如：新建一个图形对象、在图形中开辟绘制区、在绘制区画一些曲线、为曲线打上标签等等。在matplotlib.pyplot中，大部分状态是跨函数调用共享的。因此，它会跟踪像当前图形对象和绘制区，绘制函数直接作用于当前绘制对象。

先画一条线

举一个最简单的例子，画一条直线练练手吧，代码如下：

1
2
3
4
5

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.ylabel('some number')
plt.show()

第一行是通过给定四个点画一条曲线(直线)，四个点只给出纵坐标，横坐标是隐含的[0, 1, 2, 3]；第二行设置Y轴标签；最后一行将图形展示出来。

line.png

plot函数详解

plot() 是一个多用途的命令函数，可以给定任意多的参数。例如，如果不想用默认的X轴坐标，可以用以下命令：

1

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])

其中，横坐标是[1, 2, 3, 4]，纵坐标是[1, 4, 9, 16]。

此外，对于每一组坐标，可以提供第三个可选参数——格式字符串，用于指定颜色以及线条类型。格式字符串与Matlab类似，包括一个颜色串以及一个线条样式串。默认的格式字符串是’b-’，代表蓝色实线。但是，也可以指定画成红色小圆圈，例如：

1
2
3
4
5

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro')
plt.axis([0, 6, 0, 20])
plt.show()

points.png

例子中，axis()函数接收一个列表[xmin, xmax, ymin, ymax]作为参数，用来指定坐标轴的范围。

plot()函数支持的格式化字符串列表如下：

线条样式

颜色

numpy数值计算

如果matplotlib只能使用列表，那么数值计算方面的能力将大打折扣。一般情况下，做数值计算都是使用numpy数组，在matplotlib中也可以使用。事实上，在matplotlib内部，所有序列都会先转化成numpy数组。下面这个例子，演示使用numpy数组，用一条命令画几条样式不同的曲线。

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 以200毫秒为间隔均匀取样
t = np.arange(0., 5., 0.2)

# 一次方曲线：红(短划)虚线
# 二次方曲线：蓝方格
# 三次方曲线：绿三角
plt.plot(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'g^')
plt.show()

numeric.png

看到numpy数组的威力了吧！

作者：fasionchan

链接：https://www.jianshu.com/p/4579f43431b7