Python matplotlib简介

matplotlib是基于Python语言的开源项目，旨在为Python提供一个数据绘图包，实现专业的绘图功能。我将在这篇文章中介绍matplotlib API的核心对象，并介绍如何使用这些对象来实现绘图。实际上，matplotlib的对象体系严谨而有趣，为使用者提供了巨大的发挥空间。用户在熟悉了核心对象之后，可以轻易的定制图像。matplotlib的对象体系也是计算机图形学的一个优秀范例。即使你不是Python程序员，你也可以从文中了解一些通用的图形绘制原则。

matplotlib使用numpy进行数组运算，并调用一系列其他的Python库来实现硬件交互。matplotlib的核心是一套由对象构成的绘图API。

你需要安装Python, numpy和matplotlib。

matplotlib的官网是： http://matplotlib.org/  官网有丰富的图例和文档说明。github的地址为：https://github.com/matplotlib 。

matplotlib有一套完全仿照MATLAB的函数形式的绘图接口，在matplotlib.pyplot模块中。这套函数接口方便MATLAB用户过度到matplotlib包。下面，我们调用该模块绘制一条直线。

# a strait line: use pyplot functions

from matplotlib.pyplot import *

plot([0, 1], [0, 1])      # plot a line from (0, 0) to (1, 1)

title("a strait line")

xlabel("x value")

ylabel("y value")

savefig("demo.jpg")

下面是各个元素的注解：

如下的一些图也可以很方便地绘制出来：

代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 1D data

x = [1,2,3,4,5]

y = [2.3,3.4,1.2,6.6,7.0]

plt.figure(figsize=(12,6))

plt.subplot(231)

plt.plot(x,y)

plt.title("plot")

plt.subplot(232)

plt.scatter(x, y)

plt.title("scatter")

plt.subplot(233)

plt.pie(y)

plt.title("pie")

plt.subplot(234)

plt.bar(x, y)

plt.title("bar")

# 2D data

import numpy as np

delta = 0.025

x = y = np.arange(-3.0, 3.0, delta)

X, Y = np.meshgrid(x, y)

Z    = Y**2 + X**2

plt.subplot(235)

plt.contour(X,Y,Z)

plt.colorbar()

plt.title("contour")

# read image

import matplotlib.image as mpimg

img=mpimg.imread('marvin.jpg')

plt.subplot(236)

plt.imshow(img)

plt.title("imshow")

plt.savefig("matplot_sample.jpg")

以上就是matplotlib的一些基本介绍，大家如果需要用到什么图的话可以在官网上查看相关使用方法，今天的介绍就是这些。