matplotlib是python中的一個畫相簿，繼承了matlib（從名字上也看得出來）的優點和語法，所以對於熟悉matlib的使用者來說是十分友好的。 ## pylab和pyplot 關於pylab和pyplot，人們做過不少的討論。這兩個模組有哪些不同呢？pylab模組跟matplotlib一起安裝，而pyplot則是matplotlib的內部模組。兩者的匯入方法有所不同，可選擇其中一種進行匯入。 ```python from pylab import * #或 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ``` pylab在同一名稱空間整合了pyplot和Numpy的功能，因此無需再單獨匯入Numpy。更進一步來說，匯入pylab後，pyplot和Numpy的函式就可以直接呼叫，而不用再指定其所屬模組（名稱空間），從而使得matplotlib開發環境更像是Matlab。 ```python plot(x,y) array([1,2,3,4]) #而不用指定模組名稱 plt.plot() np.array([1,2,3,4]) ``` 大多情況下，我們更樂意使用pyplot模組。 ## 線狀圖 這裡我使用jupyter來進行演示 ```python ipython qtconsole --matplotlib inline ``` 用matplotlib生成這個圖表很簡單，一行程式碼就能搞定 ```python plt.plot([1,2,3,4]) plt.show() ```  如圖所示，生成了一個Line2D物件。該物件為一條直線，它表示圖表中各資料點的線性延伸趨勢。我們可以看出，列表中的資料直接被作為y軸的值展示了出來，x周是從0開始的，所以我們要看一個數據的折線圖，只用輸入一個list即可。 但我們可以看出這個圖可能還很簡陋，比如有如下幾個問題： - y軸顯示為啥是0.5為步長間隔，我想以1為步長間隔 - 我想控制x軸展示的值，而不是從0開始 - 圖太小了，能否控制大小 - x軸和y軸字太小了，能否控制大小 - 給x軸和y軸命個名吧 - 沒有網格看不清 - 沒有圖例 - 給線狀圖示上點 - 我想儲存圖片到本地 - 怎麼畫子圖呢 接下來我們就一個一個解決。 ### 1.設定x軸和y軸步長間隔 控制x軸，y軸顯示的值，有兩個引數 - xticks(ticks, [labels], **kwargs) - yticks(ticks, [labels], **kwargs) - ticks：控制顯示的位置，也就是顯示那幾個值，這幾個值必須在y值資料的範圍內，這裡也就是[1，4]這個範圍。 - [labels]：控制顯示在對應位置的值，可以是數也可以是字元。 ```python y = [1,2,3,4] step = 1 plt.yticks([i for i in y if i%step == 0]) plt.plot(y) ```  ### 2.x軸展示的值 這裡展示了座標軸顯示字元的情況。 注意第五行，我改成了[1,2,3,3.5,4]，所以顯示出來就多了個3.5。 ```python y = [1,2,3,4] scale_ls = range(4) index_ls = ["富強","民主","文明","和諧"] plt.xticks(scale_ls,index_ls) plt.yticks([1,2,3,3.5,4]) plt.plot(y) ```  ### 3.控制圖表大小 控制圖表的大小要用到的幾個方法 - rcParams：這個引數是用來設定一些配置引數的，比如這裡我就用到了大小和dpi - figure.figsize：控制大小，引數為一個二元組(x,y)，即長、寬 - figure.dpi：控制dpi ```python plt.rcParams['figure.figsize'] = (10,5) plt.rcParams['figure.dpi'] = 200 y = [1,2,3,4] scale_ls = range(4) index_ls = ["富強","民主","文明","和諧"] plt.xticks(scale_ls,index_ls) plt.yticks([1,2,3,3.5,4]) plt.plot(y) ``` 這裡可以看出更大更清晰了  ### 4.調節x軸和y軸字型大小 這裡控制字型大小用到的也是`xticks`和`yticks`，只不過使用到了`fontsize`引數。 ```python plt.rcParams['figure.figsize'] = (10,5) plt.rcParams['figure.dpi'] = 200 y = [1,2,3,4] scale_ls = range(4) index_ls = ["富強","民主","文明","和諧"] plt.xticks(scale_ls,index_ls,fontsize=20) plt.yticks([1,2,3,3.5,4],fontsize=20) plt.plot(y) ```  ### 5.給x軸和y軸加上名字 使用 - xlabel(str,fontsize=int ) - ylabel(str,fontsize=int ) ```python plt.rcParams['figure.figsize'] = (10,5) plt.rcParams['figure.dpi'] = 200 y = [1,2,3,4] scale_ls = range(4) index_ls = ["富強","民主","文明","和諧"] plt.xticks(scale_ls,index_ls,fontsize=20) plt.yticks([1,2,3,3.5,4],fontsize=20) plt.xlabel("核心價值觀", fontsize=20) plt.ylabel("順序", fontsize=20) plt.plot(y) ```  ### 6.加上網格 - plt.grid(True)，加上橫縱兩種網格。 - plt.grid(True,axis="x"),加上x軸網格。 ```python plt.rcParams['figure.figsize'] = (10,5) plt.rcParams['figure.dpi'] = 200 y = [1,2,3,4] scale_ls = range(4) index_ls = ["富強","民主","文明","和諧"] plt.xticks(scale_ls,index_ls,fontsize=20) plt.yticks([1,2,3,3.5,4],fontsize=20) plt.xlabel("核心價值觀", fontsize=20) plt.ylabel("順序", fontsize=20) plt.grid(True,axis="both") plt.plot(y) ```  ### 7.加上圖例 使用`legend`方法，裡面有這麼幾個引數 - handles：代表使用的是那幾個曲線的物件 - labels：代表對應的圖例文字 - loc：放置的位置 - prop：額外引數，例如size，控制圖例大小 ```python t = np.arange(0, 2.5, 0.01) y1 = map(math.sin, math.pi*t) y2 = map(math.cos, math.pi*t) l1, = plt.plot(list(y1)) l2, = plt.plot(list(y2)) plt.legend(handles = [l1, l2], labels = ['Sin', 'Cos'], loc = 'best', prop={'size': 20}) ```  ### 8.給線狀圖示點 只用在`plot`加入引數`marker` 即可 ```python t = np.arange(0, 2.5, 0.1) y1 = map(math.sin, math.pi*t) y2 = map(math.cos, math.pi*t) l1, = plt.plot(list(y1), marker = "o") l2, = plt.plot(list(y2), marker = "*") plt.legend(handles = [l1, l2], labels = ['Sin', 'Cos'], loc = 'best', prop={'size': 20}) ```  ### 9.儲存圖片到本地 只用在最後使用`savefig` 方法 ```python plt.savefig('test.png',dpi=400) ``` ### 10.畫子圖 這裡使用到了`subplot`方法 他有三個引數，分別為 - 幾行 - 幾列 - 第幾個 舉個栗子 1. `subplot(2,2,1)` 2行2列（即子圖排列為田字格形狀）第一個 2. `subplot(2,1,2)` 2行1列（即子圖排列為縱向兩個圖形狀）第二個 ```python t = np.arange(0, 2.5, 0.1) y1 = map(math.sin, math.pi*t) y2 = map(math.cos, math.pi*t) plt.subplot(2, 1, 1) plt.title("Sin", fontsize=20) l1, = plt.plot(list(y1), marker = "o") plt.subplot(2, 1, 2) plt.title("Cos", fontsize=20) l2, = plt.plot(list(y2), marker = "*") ``` 這裡我還使用到了`title`方法，給對應圖表加上了標題。 ![Snipaste_2018-10-10_14-27-58.png](https://i.loli.net/2018/10/10/5bbd9bfbd7c