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　　matplotlib是python中常用的數據圖形化工具，用法跟matlab有點相似。調用簡單，功能強大。在Windows下可以通過命令行 pip install matplotlib 來進行安裝。

　　以下為一些基礎使用的例子：

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1、繪制直線

　　先通過numpy生成在直線 y = 5 * x + 5 上的一組數據，然后將其繪制在圖表上

1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plot 3 4 x = np.linspace(1, 10, 10) 5 y = 5 * x + 5 6 7 # plot.figure() 8 plot.plot(x, y) 9 plot.show()

　　運行上面的代碼，結果如下：

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2、繪制折線圖

　　繪制折線圖調用的matplotlib的方法一樣，只是使用numpy生成的數據不一樣。

1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plot 3 4 x = np.linspace(1, 10, 10) 5 y = np.random.normal(1, 5, 10) 6 7 plot.figure() 8 plot.plot(x, y) 9 plot.show()

　　由于涉及到隨機數，每次運行的結果會不一樣。某次運行結果如下：

　

3、同時繪制多條樣式不一的曲線

　　plot方法可以同時繪制多條圖線，并支持不同的曲線采用不同的樣式和顏色來顯示。在下面的代碼中，plot方法的參數，3個為一組，共3組，每一組的參數分別為 x軸坐標、y軸坐標和樣式。

　　樣式用法：

格式：

fmt = '[color][marker][line]'

樣式的第一個字母表示顏色，支持的顏色有：r（red）、g（green）、b（blue）、c（cyan）、m（megenta）、y（yellow）、w（white）、k（black）。

樣式的第二部分表示圖線的填充符號，可以寫：--（虛線）、+（加號）、^（向上的正三角形）、s（正方形）、o（圓形）等。還可以同時采用兩種填充方式，如‘ro--’表示用紅色的虛線及實心圓來同時進行填充。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plotx = np.linspace(-10, 10, 100)plot.plot(x, 100 * x, 'r--', x, 10*x ** 2, 'g^', x, x ** 3, 'c+') plot.show()

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4、繪制散點圖

　　調用 scatter 方法可以繪制散點圖。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plotx = np.linspace(1, 10, 10) y = np.linspace(1, 10, 10)plot.scatter(x, y) plot.ylabel('y value') plot.xlabel('x scale') plot.title('Scatter Figure') plot.show()

輸出：

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?可以通過設置不同參數的形式獲得不同的散點圖：

1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plot 3 4 # 固定隨機數的seed，使其每次運行產生的結果都一樣 5 np.random.seed(1) 6 7 num = 100 8 edgeRadius = 0.5 9 x = np.random.rand(num) 10 y = np.random.rand(num) 11 area = (200 * np.random.rand(num)) 12 color = np.sqrt(area) 13 # 創建區域，用不同的樣式來顯示不同分區的點 14 triangleArea = np.ma.masked_where(x <= edgeRadius, area) 15 diamondArea = np.ma.masked_where(x > edgeRadius, area) 16 plot.scatter(x, y, s=triangleArea, marker='o', c=color) 17 plot.scatter(x, y, s=diamondArea, marker='d', c=color) 18 plot.title('Random Scatter') 19 plot.show()

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5、繪制柱狀圖與多個圖形

　　在以下示例中， figure函數指定了圖表的編號和大小比例，suptitle設置標題，subplot指定當前繪圖的位置（參數221表示2x2共四個圖形區域，最后的1表示第一個圖形區域）。后面的bar、scatter、plot和pie函數分別繪制了柱狀圖、散點圖、折（直）線圖和餅圖。

import matplotlib.pyplot as plotlabels = ['A', 'B', 'C'] values = [1, 2, 3]plot.figure(1, figsize=(9, 6)) plot.suptitle('Multiple Plots')plot.subplot(221) plot.bar(labels, values) plot.subplot(222) plot.scatter(labels, values) plot.subplot(223) plot.plot(labels, values) plot.subplot(224) plot.pie(values, labels=labels) plot.show()

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python数据图形化—— matplotlib 基础应用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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