‘‘‘
【課程3.1】  Matplotlib簡介及圖表窗口

Matplotlib → 一個python版的matlab繪圖接口，以2D為主，支持python、numpy、pandas基本數據結構，運營高效且有較豐富的圖表庫
 
‘‘‘

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 圖表窗口1 → plt.show()

plt.plot(np.random.rand(10))
plt.show()
# 直接生成圖表

　　輸出

# 圖表窗口2 → 魔法函數，嵌入圖表

% matplotlib inline  
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)
plt.scatter(x,y)
# 直接嵌入圖表，不用plt.show()
# <matplotlib.collections.PathCollection at ...> 代表該圖表對象

　　輸出：

# 圖表窗口3 → 魔法函數，彈出可交互的matplotlib窗口

% matplotlib notebook
s = pd.Series(np.random.randn(100
 
))
s.plot(style = ‘k--o‘,figsize=(10,5))
# 可交互的matplotlib窗口，不用plt.show()
# 可做一定調整

　　輸出：

# 圖表窗口4 → 魔法函數，彈出matplotlib控制臺

% matplotlib qt5
df = pd.DataFrame(np.random.rand(50,2),columns=[‘A‘,‘B‘])
df.hist(figsize=(12,5),color=‘g‘,alpha=0.8)
# 可交互性控制臺
# 如果已經設置了顯示方式（比如notebook），需要重啟然後再運行魔法函數
# 網頁嵌入的交互性窗口 和 控制臺，只能顯示一個

#plt.close()    
# 關閉窗口

#plt.gcf().clear()  
# 每次清空圖表內內容　　
 

　　輸出：

array([[<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000000000CA745C0>,
        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000000000CA7D9B0>]], dtype=object)

圖表繪制工具--Matplotlib