科研必会Python库之Matplotlib库教程
Matplotlib 是 Python 的绘图库，它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。Matplotlib 可以用来绘制各种静态，动态，交互式的图表。可是说是科研论文必备神器了。Matplotlib 通常与 NumPy 、 SciPy、Pandas配合使用， 这几个库相互协同几乎可以代替MatLab的一些常用功能。
1.matplotlib安装
Matplotlib 官网
NumPy 官网
SciPy 官网
我们可以通过终端指令来安装
pip install -U matplotlib
安装后可以通过如下指令来查看matplotlib库版本
import matplotlib print(matplotlib.__version__) #3.5.1
2.Matplotlib.Pyplot介绍
Pyplot 是 Matplotlib 的子库，使用该子库可以很方方便的让用户绘制2D图表。
Pyplot 内置很多绘图函数，通过一些间的的调用就可以画出很多既好看又实用的图像。
在导入该库的时候，我们一般都使用如下指令给matplotlib.pyplot换一个名字
import matplotlib.pyplot as plt
3.折线图绘制
3.1 默认参数绘制
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints = np.array([6, 2, 13, 10]) plt.plot(ypoints) plt.show()
3.2 线条样式选择
linestyle参数控制
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints = np.array([6, 2, 13, 10]) plt.plot(ypoints, linestyle = 'dotted') #linestyle plt.show()
linestyle简写形式plt.plot(ypoints, ls = ‘-.’)：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints = np.array([6, 2, 13, 10]) plt.plot(ypoints, ls = '--') plt.show()
线条样式对照表
| 类型 | 简写 | 说明 |
| ‘solid’ (默认) | ‘-’ | 实线 |
| ‘dotted’ | ‘:’ | 点虚线 |
| ‘dashed’ | ‘–’ | 破折线 |
| ‘dashdot’ | ‘-.’ | 点划线 |
| ‘None’ | ‘’ 或 ’ ’ | 不画线 |
3.3 线条颜色选择
color 参数控制， color 参数同样可以简写为c，默认颜色为浅蓝色；
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints = np.array([6, 2, 13, 10]) plt.plot(ypoints, color = 'b') plt.show()
颜色对照表
| 颜色标记 | 描述 |
| ‘r’ | 红色 |
| ‘g’ | 绿色 |
| ‘b’ | 蓝色 |
| ‘c’ | 青色 |
| ‘m’ | 品红 |
| ‘y’ | 黄色 |
| ‘k’ | 黑色 |
| ‘w’ | 白色 |
经过测试发现自定义颜色也是支持的，只需要输入十六进制颜色值或者RGB参数就可以
这里给大家推荐一篇博文，里面给出了RGB颜色表
3.4 线条粗细选择
linewidth 参数来控制，同样可以简写为 lw，值可以是小数
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints = np.array([6, 2, 13, 10]) plt.plot(ypoints, linewidth = '10.5') plt.show()
3.5 单图多线条绘制
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np y1 = np.array([3, 7, 5, 9]) y2 = np.array([6, 1, 12, 8]) plt.plot(y1) plt.plot(y2) plt.show()
这里注意一个细节，我们只给出了Y轴的数据，没有给X轴的数据，X 的值默认设置为 [0, 1, 2, 3]
我们也可以自己设置 X 坐标值
