python里的Matplotlib库
Matplotlib 是 Python 中一个强大的绘图库，可用于创建各种静态、动态的可视化图表。它提供了类似 MATLAB 的绘图接口，同时也支持面向对象的 API，让用户能够灵活地控制图表的各个方面。
基本概念
Matplotlib 的核心概念包括：
- Figure：整个图表的容器，可以包含多个子图。
- Axes：实际的绘图区域，包含坐标轴、刻度、标题等元素。
- Plot：具体的图形，如折线图、散点图、柱状图等。
简单示例
下面是一个简单的示例，展示如何使用 Matplotlib 创建一个折线图：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)# 创建图表和子图
plt.figure(figsize=(8, 4)) # 设置图表大小
plt.plot(x, y, label='sin(x)') # 绘制折线图# 添加标题、标签和图例
plt.title('Sin Function')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.legend()# 显示网格
plt.grid(True)# 显示图表
plt.show()常见图表类型
Matplotlib 支持多种图表类型，以下是一些常见的示例：
折线图
plt.plot(x, y)散点图
plt.scatter(x, y)柱状图
plt.bar(['A', 'B', 'C'], [1, 2, 3])直方图
plt.hist(data, bins=10)饼图
plt.pie([35, 25, 25, 15], labels=['A', 'B', 'C', 'D'])自定义图表
Matplotlib 提供了丰富的自定义选项，可以调整图表的各种属性：
- 颜色：使用
color参数指定颜色，如'red'、'#FF0000'。 - 线型：使用
linestyle参数指定线型，如'-'、'--'、':'。 - 标记：使用
marker参数指定标记，如'o'、's'、'^'。 - 标题和标签：使用
title、xlabel、ylabel设置标题和坐标轴标签。 - 图例：使用
legend添加图例，并通过label参数指定每条线的名称。 - 坐标轴范围：使用
xlim、ylim设置坐标轴范围。
面向对象 API
除了上述的 pyplot 接口，Matplotlib 还提供了面向对象的 API，更加灵活和可扩展：
fig, ax = plt.subplots() # 创建图表和子图
ax.plot(x, y) # 在子图上绘图
ax.set_title('Sin Function') # 设置标题
ax.set_xlabel('X') # 设置x轴标签
ax.set_ylabel('Y') # 设置y轴标签保存图表
使用savefig方法可以将图表保存为文件
plt.savefig('plot.png', dpi=300, bbox_inches='tight')高级应用
Matplotlib 还支持更高级的功能，如：
- 多子图：使用
subplot或subplots创建多个子图。 - 3D 绘图：使用
mpl_toolkits.mplot3d创建 3D 图表。 - 动画：使用
matplotlib.animation创建动画。 - 交互式图表：结合
ipywidgets创建交互式可视化。