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Matplotlib 库详解（新版）

Matplotlib 是 Python 最著名的 2D 绘图库，提供了一套完整的绘图 API，可以生成出版质量级别的图形。以下是针对新版 Matplotlib (≥3.6) 的详细介绍和使用方法。

一、Matplotlib 核心概念

1. 基本架构

• FigureCanvas：绘图区域（画布）
• Figure：图形容器（可以包含多个 Axes）
• Axes：坐标系（实际绘图区域）
• Artist：所有可见元素（线条、文本、图像等）

2. 两种编程接口

• pyplot 接口：MATLAB 风格，适合快速绘图
• 面向对象接口：更灵活，适合复杂图形

二、新版 Matplotlib 安装与配置

安装

pip install --upgrade matplotlib

配置中文显示（新版推荐方式）

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei', 'SimHei']  # 设置中文字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号显示问题

三、基本绘图示例

1. 折线图

import numpy as npx = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))
ax.plot(x, y, label='正弦曲线', color='blue', linewidth=2)
ax.set_title('正弦函数曲线', fontsize=14)
ax.set_xlabel('X轴', fontsize=12)
ax.set_ylabel('Y轴', fontsize=12)
ax.legend()
ax.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6)
plt.tight_layout()
plt.show()

2. 柱状图（新版样式）

labels = ['苹果', '香蕉', '橙子']
values = [45, 30, 25]fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))
bars = ax.bar(labels, values, color=['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c'])# 添加数据标签
for bar in bars:height = bar.get_height()ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height,f'{height}%',ha='center', va='bottom')ax.set_title('水果偏好调查', pad=20)
ax.set_ylabel('百分比(%)')
plt.show()

四、新版特性与改进

1. 样式系统改进

新版推荐使用 seaborn-v0_8 替代旧的 seaborn 样式：

plt.style.use('seaborn-v0_8')  # 新版推荐
# 或使用白色网格背景
plt.style.use('seaborn-v0_8-whitegrid')

2. 新的颜色周期系统

# 获取默认颜色循环
colors = plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']
print(colors)  # 新版默认10色循环

3. 改进的 3D 绘图

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)
ax.set_title('3D 曲面图')
plt.show()

五、高级功能

1. 多子图布局

fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8))
fig.suptitle('多子图示例', y=1.02)# 子图1
axs[0, 0].plot(x, np.sin(x), 'r-')
axs[0, 0].set_title('正弦函数')# 子图2
axs[0, 1].plot(x, np.cos(x), 'b--')
axs[0, 1].set_title('余弦函数')# 子图3
axs[1, 0].scatter(np.random.rand(50), np.random.rand(50), c='g')
axs[1, 0].set_title('散点图')# 子图4
axs[1, 1].hist(np.random.randn(1000), bins=30, color='purple')
axs[1, 1].set_title('直方图')plt.tight_layout()
plt.show()

2. 动画功能

from matplotlib.animation import FuncAnimationfig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 200)
line, = ax.plot(x, np.sin(x))def update(frame):line.set_ydata(np.sin(x + frame/10))return line,ani = FuncAnimation(fig, update, frames=100, interval=50)
plt.show()

六、图像保存优化

新版推荐保存方法：

fig.savefig('output.png', dpi=300, bbox_inches='tight', facecolor='white', edgecolor='none',quality=95)

七、常见问题解决

1. 中文显示问题：

   • 确保系统中安装了相应中文字体
   • 或使用绝对字体路径：

     plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['/path/to/your/font.ttf']
     

2. 性能优化：

   • 大数据集使用 rasterized=True
   • 关闭交互模式：plt.ioff()

3. 新版弃用警告：

   • 使用 seaborn-v0_8 替代 seaborn
   • 使用 subplots() 替代 subplot()

Matplotlib 功能强大且灵活，以上只是基础介绍。建议查阅官方文档获取最新信息和更高级用法。