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前言
如果某天你发现自己要学习 Matplotlib, 很可能是因为: 1、Matplotlib 是一个非常强大的 Python 画图工具；2、手中有很多数据, 可是不知道该怎么呈现这些数据。
一、Matplotlib是什么？
Matplotlib是一个Python 2D绘图库，它以多种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版物质量的图形。 Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython （打开新窗口）壳牌、木星 （打开新窗口）笔记本，Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包。
Matplotlib 尝试使容易的事情变得更容易，使困难的事情变得可能。 您只需几行代码就可以生成图表、直方图、功率谱、条形图、误差图、散点图等。
为了简单绘图，该 pyplot 模块提供了类似于MATLAB的界面，尤其是与IPython结合使用时。 对于高级用户，您可以通过面向对象的界面或MATLAB用户熟悉的一组功能来完全控制线型，字体属性，轴属性等。
二、Matplotlib基础知识
1.Matplotlib中的基本图表包括的元素
x轴和y轴
水平和垂直的轴线
x轴和y轴刻度
刻度标示坐标轴的分隔，包括最小刻度和最大刻度
x轴和y轴刻度标签
表示特定坐标轴的值
绘图区域
实际绘图的区域
2.hold属性
hold属性默认为True，允许在一幅图中绘制多个曲线;将hold属性修改为False，每一个plot都会覆盖前面的plot。
但是不推荐去动hold这个属性，这种做法(会有警告)。因此使用默认设置即可。
3.网格线
grid方法
使用grid方法为图添加网格线
设置grid参数(参数与plot函数相同)
.lw代表linewidth，线的粗细
.alpha表示线的明暗程度
4.axis方法
如果axis方法没有任何参数，则返回当前坐标轴的上下限
5.xlim方法和ylim方法
除了plt.axis方法，还可以通过xlim，ylim方法设置坐标轴范围
6.legend方法
两种传参方法:
【推荐使用】在plot函数中增加label参数
在legend方法中传入字符串列表
配置matplotlib参数
永久配置
matplotlib配置信息是从配置文件读取的。在配置文件中可以为matplotlib的几乎所有属性指定永久有效的默认值
安装级配置文件(Per installation configuration file)
Python的site-packages目录下(site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc)
系统级配置，每次重新安装matplotlib后，配置文件会被覆盖
如果希望保持持久有效的配置，最好选择在用户级配置文件中进行设置
对本配置文件的最佳应用方式，是将其作为默认配置模板
用户级.matplotlib/matplotlibrc文件(Per user .matplotlib/matplotlibrc)
用户的Documents and Settings目录
可以用matplotlib.get_configdir()命令来找到当前用户的配置文件目录
三、部分示例
1.茎状图
茎图在从基线到头的每个位置绘制垂直于基线的线，并在那里放置一个标记。对于垂直茎图（默认），位置是x位置，头部是y值。对于水平茎图，位置是 y位置，头部是x值。
代码如下（示例）：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#绘制x对应cos（x）的茎状图
#生成 0-2*pi间个数为10的等差数列
x = np.linspace(0.1, 2 * np.pi, 10)
#调用matplotlib.stem会返回3个对象。第一个是markerline，它是一个Line2D的实例，保存了表示火柴杆本身的线条的引用。它仅仅渲染了标记，不包括连接标记的线条。可以通过编辑该Line2D实例的属性让线条可见。最后一个对象baseline也是一个Line2D实例，保存了表示stemlines原点的水平线条的引用。返回的第二个对象是stemlines，它表示茎线的Line2D实例的集合（目前是Python列表）。
markerline, stemlines, baseline = plt.stem(x, np.cos(x), '-.')
设置线条属性 颜色为红 线宽为2
plt.setp(baseline, color='r', linewidth=2)
#显示输出
plt.show()
2.基本饼图
代码如下（示例）：
import matplotlib.pyplot as plt
#饼图，切片将按逆时针方向排列和绘制
labels = 'athletics', 'basketball', 'golf', 'soccer'
sizes = [20, 45, 15, 20]
explode = (0, 0.1, 0, 0) # 只让第二个元素爆炸突出 即baskerball
fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%',
shadow=True, startangle=90)
#显示数值为小数点后一位 设置阴影为true 位置设置为90从正y轴开始逆向排列
ax1.axis('equal') # 等长宽比确保饼图绘制为圆形
plt.show()
除了基本饼图外，此示例还显示了以下几个可选功能：
切片标签。
自动标记百分比。
用 explode 偏移切片。
投影。
自定义起始角度
3.直方图
要生成一维直方图，我们只需要一个数字矢量。对于二维直方图，我们需要第二个矢量。我们将在下面生成两者，并显示每个向量的直方图。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import colors
from matplotlib.ticker import PercentFormatter
修复随机状态以实现可重复性 随机数种子
np.random.seed(19680801)
N_points = 100000
n_bins = 20
生成正态分布 以x=0和y=5为中心
x = np.random.randn(N_points)
y = .4 * x + np.random.randn(100000) + 5
#设置子图行列、共享Y轴、自动调整子图参数（防止标签互相覆盖）
fig, axs = plt.subplots(1, 2, sharey=True, tight_layout=True)
axs[0].hist(x, bins=n_bins) #设置第一个子图显示内容及宽度
axs[1].hist(y, bins=n_bins) #设置第二个子图显示内容及宽度
plt.show()
def subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False, squeeze=True,
subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw):
参数
nrows，ncols：子图的行列数。
sharex, sharey：
设置为 True 或者 ‘all’ 时，所有子图共享 x 轴或者 y 轴，
设置为 False or ‘none’ 时，所有子图的 x，y 轴均为独立，
设置为 ‘row’ 时，每一行的子图会共享 x 或者 y 轴，
设置为 ‘col’ 时，每一列的子图会共享 x 或者 y 轴。
squeeze：
默认为 True，是设置返回的子图对象的数组格式。
当为 False 时，不论返回的子图是只有一个还是只有一行，都会用二维数组格式返回他的对象。
当为 True 时，如果设置的子图是（nrows=ncols=1），即子图只有一个，则返回的子图对象是一个标量的形式，如果子图有（N×1）或者（1×N）个，则返回的子图对象是一个一维数组的格式，如果是（N×M）则是返回二位格式。
subplot_kw:
字典格式，传递给 add_subplot() ，用于创建子图。
gridspec_kw：
字典格式，传递给 GridSpec 的构造函数，用于创建子图所摆放的网格。
class matplotlib.gridspec.GridSpec(nrows, ncols, figure=None, left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None, width_ratios=None, height_ratios=None)
如，设置 gridspec_kw={‘height_ratios’: [3, 1]} 则子图在列上的分布比例是3比1。
**fig_kw :
所有其他关键字参数都传递给 figure（）调用。
如，设置 figsize=(21, 12) ，则设置了图像大小。
总结
Matplotlib的使用极大方便了我们的生活，使数据变得可视化成为一件轻松的事，我们可以用它去处理很多枯燥的数据并进行可视化，希望大家多多使用。
备注：上述示例只是Matplotlib中部分图像的示例，更多图像可以参考Matplotlib官网。
Original: https://blog.csdn.net/m0_59309923/article/details/124578342
Author: 秃头阿瑞
Title: Matplotlib及部分图像示例
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