Matplotlib 能夠創建多數類型的圖表，如條形圖，散點圖，條形圖，餅圖，堆疊圖，3D 圖和地圖圖表。首先，為了實際使用 Matplotlib，我們需要安裝它。如果你安裝了更高版本的 Python，你應該能夠打開 cmd.exe 或終端，然後執行：pip install matplotlib。或者在安裝Anaconda的情況下可以在環境中查找matplotlib並Apply。

為了能夠在程序中使用matplotlib，我們需要在程序的開頭將其引入：import matplotlib，通常我們使用較多的是pyplot這個模塊，因此import matplotlib.pyplot as plt，接下來就可以在程序中使用他們了。

練習1：繪制三角函數圖像，並為圖像增加圖例，添加圖表標題，x軸、y軸標題。

代碼：

x1=np.arange(0,2,0.01)
y1=np.sin(2*np.pi*x1)
x2 = np.arange(0,2,0.01)
y2 =np.cos(2*np.pi*x2)
#在同一副圖裏畫出兩個函數的圖像
plt.plot(x1,y1,label="sin(x)")
plt.plot(x2,y2,label="cos(x)")
plt.legend()
plt.show()

程序運行結果：

練習2：繪制條形圖

代碼：

x1=[1,3,5,7,9]
y1=[1,2,5,4,8]
x2=[2,4,6,8,10]
y2
 
=[3,2,4,7,1]
plt.bar(x1,y1,label="ex.1")
plt.bar(x2,y2,label="ex.2")
plt.legend()
plt.xlabel("bar number")
plt.ylabel("bar height")
plt.title("Hoho")
plt.show()

結果：

Pyplot.bar()函數可以繪制條形圖，並指定條形圖的圖例，顏色等參數。同樣地，可以給圖標的坐標軸設置標題以及為圖標設置標題。

練習3：繪制直方圖

代碼：

population_ages =[22,55,62,45,21,22,34,42,42,4,99,102,110,120,
 
1,21,122,130,111,115,112,80,75,65,54,44,43,42,48]
bins = [0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100,110,120,130]
plt.hist(population_ages, bins, histtype=‘bar‘, rwidth=0.8,label="ex.01")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.legend()
plt.title("Interesting Graph")
plt.show()

程序結果：

Pyplot.hist()函數可以繪制直方圖，用以描述頻數的分布狀況。在這個函數中，可以指定要畫的數據所存儲的變量，直方圖類型(histtype)，寬度，圖例等參數。

練習4：繪制散點圖

代碼：

x = [1,2,3,4,5,6,7,8]
y = [5,2,4,2,1,4,5,2]
plt.scatter(x,y)
plt.show()

程序結果：

在這段代碼中，我們只需要指定每個點的X值和Y值，然後使用pyplot.scatter()函數即可繪制，非常簡單。

練習5：繪制堆疊圖

堆疊圖用於顯示『部分對整體』隨時間的關系。 堆疊圖基本上類似於餅圖，只是隨時間而變化。

代碼：

days = [1,2,3,4,5]
sleeping = [7,8,6,11,7]
eating = [2,3,4,3,2]
working = [7,8,7,2,2]
playing = [8,5,7,8,13]
plt.plot([],[],color=‘m‘, label=‘Sleeping‘, linewidth=8)
plt.plot([],[],color=‘c‘, label=‘Eating‘, linewidth=8)
plt.plot([],[],color=‘r‘, label=‘Working‘, linewidth=8)
plt.plot([],[],color=‘k‘, label=‘Playing‘, linewidth=8)
plt.legend()
plt.stackplot(days,sleeping,eating,working,playing,colors=["r","g","b","m"])
plt.show()

程序結果：

練習6：繪制餅圖

餅圖很像堆疊圖，只是它們位於某個時間點。 通常，餅圖用於顯示部分對於整體的情況，通常以％為單位。 幸運的是，Matplotlib 會處理切片大小以及一切事情，我們只需要提供數值。

代碼：

slices = [7,2,2,13]
activities = [‘sleeping‘,‘eating‘,‘working‘,‘playing‘]
cols = [‘c‘,‘m‘,‘r‘,‘b‘]#指定每一部分繪制時的顏色
plt.pie(slices,
labels=activities,
colors=cols,
startangle=90,#開始繪制的角度，設置為90°是為了便於觀看
shadow= True,
explode=(0,0.1,0,0),#設置eating部分突出，對應於第二個下標
autopct=‘%1.1f%%‘)#將百分比放置在圖表上
plt.title(‘Graph t‘)
plt.show()

程序結果：

Matplotlib基礎