Matplotlib 绘图库使用技巧介绍
目录
前言
Matplotlib 简介
快速入门
图形结构解剖
常用绘图函数
子图与布局
单行多列子图：
网格布局：
自定义位置：
样式与标注
中文字体与科学计数
图例、网格、坐标轴
动态图与动画
三维绘图
常见问题与技巧
前言
Matplotlib 是 Python最基础也是最强大的绘图库之一，它是科学计算、数据可视化和工程模拟中最常见的可视化工具。本教程将系统性地介绍 Matplotlib 的用法，从基础的绘图函数，到子图、样式、动画、3D 绘图等高级用法，适合所有希望精通 Python 绘图的人。
Matplotlib 简介
Matplotlib 是一个 Python 2D 绘图库，可以生成出版质量级别的图形。
- 它可以与 NumPy、Pandas、SciPy 配合使用
- 默认画布是静态图（与 MATLAB 类似）
- 支持动态图（matplotlib.animation）
安装方式：
pip install matplotlib导入：
import matplotlib.pyplot as plt
快速入门
绘制正选函数，如下所示。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)plt.plot(x, y)
plt.title('正弦函数')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sin(x)')
plt.grid(True)
plt.show()图形结构解剖
Matplotlib 绘图的底层逻辑分为三个核心对象：
你可以使用面向对象方式明确控制：
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_title('对象式绘图')常用绘图函数
- plot() 折线图（默认）
- scatter() 散点图
- bar() 柱状图
- hist() 直方图
- boxplot() 箱型图
- fill_between() 区域图
- imshow() 图像显示（灰度图）
- contour() 等高线
子图与布局
单行多列子图：
fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(12, 4))
网格布局：
fig, axs = plt.subplots(2, 2)
axs[0, 0].plot(x, y)
axs[1, 1].bar([1,2,3], [3,4,5])自定义位置：
from matplotlib.gridspec import GridSpec
样式与标注
线型：'-', '--', ':'
颜色：'r', 'g', '#3366cc'
标记：'o', '^', 's'
plt.plot(x, y, linestyle='--', color='red', marker='o')
中文字体与科学计数
中文显示：
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 或 'Microsoft YaHei'
科学计数法：
ax.ticklabel_format(style='sci', axis='y', scilimits=(0,0))
图例、网格、坐标轴
plt.legend(loc='best')
plt.grid(True)
plt.xlim(0, 10)
plt.ylim(-1, 1)动态图与动画
使用 `FuncAnimation`：
from matplotlib.animation import FuncAnimation
适用于波动、物理模拟、实时数据更新等场景。
三维绘图
使用 `mpl_toolkits.mplot3d`：
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, Z)
常见问题与技巧
- 图像太小？试试 figsize=(12,6)
- 中文乱码？加上 plt.rcParams['font.family']
- 动画失效？确认调用 plt.show() 或保存 ani.save()