Python教程Matplotlib数据可视化入门篇

Pyplot

matplotlib.pyplot是一个命令型函数集合，它可以让我们像使用MATLAB一样使用matplotlib。pyplot中的每一个函数都会对画布图像作出相应的改变，如创建画布、在画布中创建一个绘图区、在绘图区上画几条线、给图像添加文字说明等。下面我们就通过实例代码来领略一下他的魅力。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([5,4,3,2,1])

plt.ylabel('www.linuxidc.com')

plt.show()

上图是我们通过plt.plot([5,4,3,2,1])这一行代码画出的图像，这时候有的小伙伴可能会有一个疑问，“为什么X轴的坐标轴范围是0-4，而Y轴的坐标轴围是1-5呢？”

这是因为，在我们使用plot()命令函数的时候，如果只给函数传递了一个数值列表或数组作为参数，matplotlib会把这个数值列表当作Y轴的数值，然后根据Y轴的数值个数N自动生成一个数值列表[0,N-1]作为X轴的数值。所以上图中Y轴数值就是我们给定的列表[1,2,3,4,5]，X轴数值是自动生成的列表[0,1,2,3,4]。

看到这里有的小伙伴可能会想，这也太弱了吧。大家不要着急，我们一步步的来学习，上图只是一个非常简单例子，其实plot() 命令的功能非常强大，通过该命令我们可以同时传递多个图像参数。比如说，我们想同时给定X轴和Y轴的数值，我们就可以通过下面一行代码实现：

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) #X:[1, 2, 3, 4],Y:[1, 4, 9, 16]

此外，我们还可以像MATLAB一样在每一组X轴和Y轴数值的后面传递一个形式为“颜色+线型”的字符串参数，这个参数可以设置我们图像中的线的颜色和类型，默认的参数为'b-'，代表蓝色实线。

命令支持的颜色字符有：

• 'b'：蓝色
• 'g'：绿色
• 'r'：红色
• 'c'：青色
• 'm'：洋红色
• 'y'：黄色
• 'k'：黑色
• 'w'：白色

控制线型

符号和线型之间的对应关系

-      实线

--    短线

-.    短点相间线

：    虚点线

字符控制标记风格

标记风格有多种：

.  点标记

,  像素标记

o  圆形标记

v  三角形下来的标记

^  三角形标记

<  三角形左标记

>  三角形右标记

1  三脚架向下标记

2  三脚架向上标记

3  三脚架向左标记

4  三脚架向右标记

s  广场标记

p  五角星标记

*  星星标记

h  六角形标记

H  旋转六边形标记

d  薄钻石标记

| 垂直线（vlinesymbol）标记

_  水平线（hline符号）标记

+  加号标记

x  乘号x标记

当我们想要用红色圆点或者线条展示上面代码中的数据时，我们可以通过下面的代码实现：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([5,4,3,2,1], [16,9,6,4,1], 'ro')

plt.axis([0, 6, 0, 20])

plt.show()

这里的r表示红色，o表示圆点。

当我们有多组数据时，我们可在每组后面分别设置线型及颜色：

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

t = np.arange(0., 5., 0.2)

plt.plot(t, t, 'ro', t, t**2, 'bd', t, t**3, 'y^')

plt.show()

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