python——Matplotlib学习笔记

Matplotlib是pyhon中一个强大的绘图图，可以理解为 MatLab 开源替代，鉴于MatLab的内存之大及安装之复杂，决定先学学Matplotlib这个库。

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1Matplotlib的安装

window：

打开cmd，：

python -m pip install -U pip setuptools

python -m pip install matplotlib

mac：

打开终端，输入

pip3 install matplotlib

鉴于很多人会报read time out的大红一片，建议使用清华镜像安装：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib

这个清华镜像安装真的很快捷，以后需要安装什么库就改一下最后的库名就可以了

然后用pip list检查是否安装成功

2.上手Matplotlib

首先来一个实例，绘制一个一次函数：y=kx+b

import numpy as np

#需要提前安装好numpy，numpy是python的一个开源数值计算扩展工具，在此导入该函数库

from matplotlib import pyplot as plt #导入pyplot

x = np.arange(1,12) #定义x坐标轴刻度

y = 2 * x + 5 #定义y

plt.title("Matplotlib demo") #定义图名

plt.xlabel("x axis ") #定义x轴标签

plt.ylabel("y axis ") #定义y轴标签

plt.plot(x,y) #调用plot函数定义在此函数中绘图

plt.show()#结果显示

运行之后效果如图：![在这里插入图片描述](/upload/otherpica41/45279.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NjA5NjAzMg==,size_16,color_FFFFFF,t_70

在此我们将图标进行中文显示，若直接在代码将会出现乱码，为此需要在你的电脑系统找到相应的中文字体，大部分是STFangsong(仿宋)，若不知可使用以下代码查询字体：

from matplotlib import pyplot as plt

import matplotlib

a=sorted([f.name for f in matplotlib.font_manager.fontManager.ttflist])

for i in a:

print(i) 郑州妇科医院哪家好 https://yiyuan.120ask.com/zzfck/

打印出你的 font_manager 的 ttflist 中所有注册的名字，找一个看中文字体例如：仿宋,然后添加以下代码即可：

plt.rcParams['font.family']=['Adobe Fangsong Std']

我最先看到的是adobe的字体，所以用了这个

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

x = np.arange(1,12)

y = 2 * x + 5

plt.rcParams['font.family']=['Adobe Fangsong Std']

plt.title("Matplotlib 项目")

plt.xlabel("x 轴")

plt.ylabel("y 轴")

plt.plot(x,y)

plt.show()

3正弦波形的绘制

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

X = np.linspace(0,2*np.pi,1000) #区间0～2×Pi,生成样本数:1000(样本数越高曲线越精确)

Y = np.sin(X)

plt.plot(X,Y)

plt.show()

照葫芦画瓢，我们可以在同时生成sin,cos函数的图像

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

X = np.linspace(0,2*np.pi,1000)

Y = np.sin(X)

plt.plot(X,Y)

Y1=np.cos(X)

plt.plot(X,Y1)

plt.show()