原标题：matplotlib手册(1)-pyplot使用

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最近开始看看Pandas中可视化的部分，主要是使用matplotlib，这里，我们先从pyplot开始。

主要参考官方教程：Pyplot tutorial

我们从一个最简单的例子开始

import matplotlib.pyplot

as plt

# plt.plot([

1,

2,

3,

4])

#指定y轴标签 plt.ylabel(

'some numbers')

#展示图片 plt.show()

只要几行代码，就显示了一个图形，我们观察一下这个图，会发现，y轴是1到4，而x轴是1到3，这是由于我们传入的参数导致的

plot([1,2,3,4])，这里呢，我们只传了一个数组，matplotlib会默认当做y轴的值，x轴是默认分配的，Python中ranges默认是从0开始的，所以x轴从0-3

我们也可以指定x轴的值

import matplotlib.pyplot

as plt

#默认是y轴的值

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

#传入x轴，y轴 plt.plot([

1,

2,

3,

4], [

1,

4,

9,

16])

#指定y轴标签 plt.ylabel(

'some numbers')

#展示图片 plt.show()

matplotlib.pyplot.plot(*args, **kwargs)

这个plot呢，还可以接收一个参数，来控制绘制图形的颜色和类型，这里默认是''，'b'表示颜色是blue，'-'表示solid line

详细的见下面的介绍，从官网copy来的http://matplotlib.org/2.0.2/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.legend The following

format string characters are accepted to control the line style

or marker: character deion

'-' solid line style

'--' dashed line style

'-.' dash-dot line style

':' dotted line style

'.' point marker

',' pixel marker

'o' circle marker

'v' triangle_down marker

'^' triangle_up marker

'

'>' triangle_right marker

'1' tri_down marker

'2' tri_up marker

'3' tri_left marker

'4' tri_right marker

's' square marker

'p' pentagon marker

'*' star marker

'h' hexagon1 marker

'H' hexagon2 marker

'+' plus marker

'x'

x marker

'D' diamond marker

'd' thin_diamond marker

'|' vline marker

'_' hline marker

The

following

color

abbreviations

are

supported:character color‘b’ blue‘g’ green‘r’ red‘c’ cyan‘m’ magenta‘y’ yellow‘k’ black‘w’ white

我们按照上面的介绍，这里我们改一下展示效果，我们改为'ro'，红色，圆圈标记 plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16] ,'ro')

就颜色来说，上面只介绍了几种颜色的缩写，那我们想用其他颜色咋办呢？

我们可以直接用参数指定，详细参数介绍，可以看官网介绍：http://matplotlib.org/2.0.2/api/pyplot_api.html plt.plot([

1,

2,

3,

4], [

1,

4,

9,

16] ,color=

'green', marker=

'^',markersize=

15,markerfacecolor=

'red')

我们再观察这个图，前面我们说过，只传一个list，会初始化y轴，传入2个，会初始化x，y；这里继续观察x轴和y轴

会发现他们的起始点不一样，同样，我们是可以修改这个轴的 matplotlib.pyplot.axis(*v, **kwargs) plt.plot([

1,

2,

3,

4], [

1,

4,

9,

16] ,color=

'green', marker=

'^',markersize=

15,markerfacecolor=

'red')

#设置轴坐标，[xmin, xmax, ymin, ymax] plt.axis([

1,

8,

1,

32])

plot这个函数很有意思，我们最后来看个例子 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # evenly sampled time at 200ms intervals t = np.arange(

0., 5., 0.2)print(t)#他直接传入了好多组参数，绘制了3条线，这里，我们也可以拆开分别绘制# red dashes, blue squares and green trianglesplt.plot(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'g^')plt.show()#分别绘制#plt.plot(t, t, 'r--')#plt.plot(t, t**2, 'bs')#plt.plot(t, t**3, 'g^')

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本文来源自天善社区liutangwow老师的博客(公众号)。

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