Matplotlib介绍：

       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。比如说散点图、柱状图等等。

Matplotlib库核心概念

1.** 图（Figure）：整个绘图区域，相当于一个画布，可以包含多个子图（Axes）。
2. 子图（Axes）：图中的一个绘图区域，一个 Figure 可以有多个 Axes（比如分屏显示多个图表）。
3. 坐标轴（Axis）：每个 Axes 包含 x 轴和 y 轴，负责控制刻度、标签等。
4. 绘图元素 **：如线条、点、文本、图例等，是构成图表的具体内容。

基本使用流程

1. 导入 Matplotlib（通常使用 plt 作为别名）。
2. 创建图（Figure）和子图（Axes）。
3. 调用绘图函数（如 plot()、scatter() 等）绘制图表。
4. 添加标签、标题、图例等装饰元素。
5. 显示或保存图表。

Matplotlib的安装：

1.pip install matplotlib

2.conda install matplotlib

（清华源：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple）

Matplotlib的导入：

import matplotlib.pyplot as plt

plot() 函数的基本用法

plot() 是数据可视化中常用的绘图函数，支持绘制点、线、曲线等图形。

语法示例：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)

• x, y：数据点的横纵坐标（可省略x，默认生成0-N的序列）。
• format_string：控制线条样式（颜色、线型、标记），如 'ro--' 表示红色圆点虚线。
• kwargs：可选参数，如 linewidth（线宽）、label（图例标签）。

绘制简单线图

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y = [2, 4, 1, 5]
plt.plot(x, y, 'b-', linewidth=2)  # 蓝色实线，线宽2
plt.title("Simple Line Plot")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.show()

绘制散点图

通过设置标记样式（如 'o'）和取消线型（linestyle='none'）实现：

plt.plot(x, y, 'ro', linestyle='none', label='Points')  # 红色圆点
plt.legend()
plt.show()

多组数据绘制

叠加多个 plot() 调用可绘制多组数据：

y2 = [1, 3, 2, 4]
plt.plot(x, y, 'b-', label='Line 1')
plt.plot(x, y2, 'g--', label='Line 2')
plt.legend()
plt.show()

参数说明

• 颜色：'b'（蓝）、'g'（绿）、'r'（红）等。
• 线型：'-'（实线）、'--'（虚线）、':'（点线）。
• 标记：'o'（圆点）、's'（方块）、'^'（三角形）。

通过调整参数可灵活实现多种图表效果。

fmt 参数格式说明

fmt 参数用于定义绘图中的基本样式，包括标记（marker）、线条（line）和颜色（color）。其标准格式为：

fmt = '[marker][line][color]'

组成部分详解

标记（marker）
控制数据点的显示样式，常用选项包括：

• .：点
• o：圆圈
• s：正方形
• ^：三角形
• *：星号

线条（line）
定义连接数据点的线条样式：

• -：实线
• --：虚线
• :：点线
• -.：点划线

颜色（color）
指定标记和线条的颜色，支持单字母缩写：

• 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

使用示例

'o:r' 表示圆圈标记、点线、红色线条
's--b' 表示正方形标记、虚线、蓝色线条
'*g' 仅显示绿色星号标记（无连线）

Matplotlib 网格线

grid()：来设置图表中的网格线。grid() 方法语法格式如下：

matplotlib.pyplot.grid(b=None, which='major', axis='both', )

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([1, 4, 9, 16])
plt.title('TITLE')
plt.xlabel("x - label")
plt.ylabel("y - label")
plt.plot(x,y)
plt.grid()
plt.show()

设置x轴方向显示网格线：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([1, 4, 9, 16])
plt.title('TITLE')
plt.xlabel("x - label")
plt.ylabel("y - label")
plt.plot(x,y)
plt.grid(axis='x')
plt.show()

网格线换色实例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([1, 4, 9, 16])
plt.title('TITLE')
plt.xlabel("x - label")
plt.ylabel("y - label")
plt.plot(x,y)
plt.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=0.5)
plt.show()

subplot()：

用于绘制多个子图，在绘图时需要指定位置。subplot(nrows, ncols, index)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


xpoints = np.array([0, 6])
ypoints = np.array([0, 100])
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.title("plot 1")

x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([1, 4, 9, 16])
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(x, y)
plt.title("plot 2")
plt.suptitle("TITLE")
plt.show()

scatter()：绘制散点图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = np.array([1, 4, 9, 16, 7, 11, 23, 18])
plt.scatter(x, y)
plt.show()