Matplotlib 简介

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Matplotlib 库是 Python 中常用的图形框架，今天先向大家介绍 Matplotlib 库的基础功能与一些简单的操作方法。

首先导入 Matplotlib 库，为了后续更方便的操作，对 Matplotlib 中的 pyplot 模块进行了单独的导入，并且用简称来作为命名：

1. import matplotlib as mpl
   
2. import matplotlib.pyplot as plt

复制代码

调整样式为 classic：

1. plt.style.use('classic')

复制代码

需要注意的是，在 Ipython notebook 中，我们需要调用下面这条命令来让 notebook 能够正常显示图片：

1. %matplotlib inline

复制代码

利用 Matplotlib 可以很方便的完成图表的绘制，我们首先需要运用 figure 函数来创建一个绘图区域，然后运用 plot 函数来生成你所想要的图表，例如绘制三角函数曲线图：

1. import numpy as np
   
2. x = np.linspace(0, 10, 100)
   
3. 
   
4. fig = plt.figure()
   
5. plt.plot(x, np.sin(x), '-')
   
6. plt.plot(x, np.cos(x), '--');

复制代码

通过 savefig 函数，我们可以将生成的图片保存在本地的文件目录中：

1. fig.savefig('my_figure.png')

复制代码

1. !ls -lh my_figure.png

复制代码

-rw-r--r--  1 jakevdp  staff    16K Aug 11 10:59 my_figure.png
另外，通过 IPython.display 库中的 Image 模块，可以在 notebook 中对保存在本地的图像进行查看：

1. from IPython.display import Image
   
2. Image('my_figure.png')

复制代码

由 Matplotlib 创建的图表对象支持保存为以下格式：

1. fig.canvas.get_supported_filetypes()

复制代码

{'eps': 'Encapsulated Postscript', 'jpeg': 'Joint Photographic Experts Group', 'jpg': 'Joint Photographic Experts Group', 'pdf': 'Portable Document Format', 'pgf': 'PGF code for LaTeX', 'png': 'Portable Network Graphics', 'ps': 'Postscript', 'raw': 'Raw RGBA bitmap', 'rgba': 'Raw RGBA bitmap', 'svg': 'Scalable Vector Graphics', 'svgz': 'Scalable Vector Graphics', 'tif': 'Tagged Image File Format', 'tiff': 'Tagged Image File Format'}
有时候，我们可能需要在同一张图表中显示多个相互独立的坐标系，这时候我们就可以用到 Matplotlib 中的 subplot 函数：

1. plt.figure()  # 创建绘图区域
   
2. 
   
3. # 创建第一个图表分区，并设置当前图表的位置
   
4. plt.subplot(2, 1, 1) # (行, 列, 分区序号)
   
5. plt.plot(x, np.sin(x))
   
6. 
   
7. # 创建第二个图表分区，并设置当前图表的位置
   
8. plt.subplot(2, 1, 2)
   
9. plt.plot(x, np.cos(x));

复制代码

同时我们还有另外一种方式能够实现绘图区域的分区：

1. # 首先创建绘图区域
   
2. # ax 是用于表示图表位置顺序的数组
   
3. fig, ax = plt.subplots(2)
   
4. 
   
5. # 分别于对应的位置调用 plot() 函数
   
6. ax[0].plot(x, np.sin(x))
   
7. ax[1].plot(x, np.cos(x));

复制代码

以上内容转自 数析学院，感兴趣的同学可以直接访问查看更多学习资料

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