这篇文章主要为大家展示了“Matplotlib有什么用”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Matplotlib有什么用”这篇文章吧。

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Matplotlib可能是Python2D-绘图领域使用最广泛的套件。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。这里将会探索matplotlib的常见用法。

IPython以及pylab模式

IPython是Python的一个增强版本。它在下列方面有所增强：命名输入输出、使用系统命令（shellcommands）、排错（debug）能力。我们在命令行终端给IPython加上参数-pylab（0.12以后的版本是--pylab）之后，就可以像Matlab或者Mathematica那样以交互的方式绘图。

pylab

pylab是matplotlib面向对象绘图库的一个接口。它的语法和Matlab十分相近。也就是说，它主要的绘图命令和Matlab对应的命令有相似的参数。

本篇文章使用的实例源码下载：

Download

下载包包含两个目录：

figures：存放实例代码生成的图片

scripts：存放实例代码

初级绘制

这一节中，我们将从简到繁：先尝试用默认配置在同一张图上绘制正弦和余弦函数图像，然后逐步美化它。

第一步，是取得正弦函数和余弦函数的值：

frompylabimport*

X=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True)

C,S=np.cos(X),np.sin(X)

X是一个numpy数组，包含了从−π到+π等间隔的256个值。C和S则分别是这256个值对应的余弦和正弦函数值组成的numpy数组。

你可以在IPython的交互模式下测试代码，也可以下载代码（下载链接就是这些示例图），然后执行：

pythonexercise_1.py

使用默认配置[源码文件]

Matplotlib的默认配置都允许用户自定义。你可以调整大多数的默认配置：图片大小和分辨率（dpi）、线宽、颜色、风格、坐标轴、坐标轴以及网格的属性、文字与字体属性等。不过，matplotlib的默认配置在大多数情况下已经做得足够好，你可能只在很少的情况下才会想更改这些默认配置。

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

X=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True)

C,S=np.cos(X),np.sin(X)

plt.plot(X,C)

plt.plot(X,S)

plt.show()

默认配置的具体内容[源码文件]

下面的代码中，我们展现了matplotlib的默认配置并辅以注释说明，这部分配置包含了有关绘图样式的所有配置。代码中的配置与默认配置完全相同，你可以在交互模式中修改其中的值来观察效果。

#导入matplotlib的所有内容（nympy可以用np这个名字来使用）

frompylabimport*

#创建一个8*6点（point）的图，并设置分辨率为80

figure(figsize=(8,6),dpi=80)

#创建一个新的1*1的子图，接下来的图样绘制在其中的第1块（也是唯一的一块）

subplot(1,1,1)

X=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True)

C,S=np.cos(X),np.sin(X)

#绘制余弦曲线，使用蓝色的、连续的、宽度为1（像素）的线条

plot(X,C,color="blue",linewidth=1.0,line)

#绘制正弦曲线，使用绿色的、连续的、宽度为1（像素）的线条

plot(X,S,color="green",linewidth=1.0,line)

#设置横轴的上下限

xlim(-4.0,4.0)

#设置横轴记号

xticks(np.linspace(-4,4,9,endpoint=True))

#设置纵轴的上下限

ylim(-1.0,1.0)

#设置纵轴记号

yticks(np.linspace(-1,1,5,endpoint=True))

#以分辨率72来保存图片

#savefig("exercice_2.png",dpi=72)

#在屏幕上显示

show()

以上是“Matplotlib有什么用”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

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