Python+matplotlib实现简单曲线的绘制

关于“Python+matplotlib实现简单曲线的绘制” 的完整攻略，我将介绍以下几个方面：

1. 准备环境及安装 matplotlib 模块

在 Python2/3 环境中，通过 pip 工具安装 matplotlib 模块：

pip install matplotlib

1. 编写代码

绘制简单的折线图，需要确定横轴和纵轴的数据。下面的示例使用 numpy 模块来生成 x 轴和 y 轴的数据，然后再调用 matplotlib 模块绘制折线图。

例1：绘制 sin 函数的图像

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成 x 轴的数据
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)

# 生成 y 轴的数据
y = np.sin(x)

# 绘图
plt.plot(x, y)

# 添加图例、网格线、坐标轴说明等
plt.title('y=sin(x)')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend(['y=sin(x)'])
plt.grid(True)

# 显示图像
plt.show()

例2：绘制多条曲线的图像

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成 x 轴的数据
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)

# 生成 y1、y2、y3 的数据
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.sqrt(x+np.pi)

# 绘图
plt.plot(x, y1)
plt.plot(x, y2)
plt.plot(x, y3)

# 添加图例、网格线、坐标轴说明等
plt.title('Multiple Curves Example')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend(['y1=sin(x)','y2=cos(x)','y3=sqart(x+pi)'])
plt.grid(True)

# 显示图像
plt.show()

1. 分析代码

在上面的两个示例代码中，我们使用了 numpy 模块来生成 x 和 y 轴的数据，其中np.linspace()函数用于生成一组等差数据，np.sin()、np.cos()和np.sqrt()这3个函数则是分别用于生成 y 轴的数据。

在绘图时，我们使用plt.plot()函数来画出折线，并使用plt.title()、plt.xlabel()、plt.ylabel()、plt.legend()和plt.grid()等函数来添加图例、网格线、坐标轴说明等元素。最后，通过plt.show()将图片显示出来。

1. 总结

以上就是使用 Python 及 matplotlib 模块来绘制简单曲线的攻略，实践过后，您可以在自己的代码中根据需要对以上代码进行修改和优化。

另外，需要注意的是，matplotlib 还可以用于绘制更为复杂的图像：如散点图、柱状图、饼状图等。在接下来的学习中，您可以尝试的通过搜索相关资料来学习更多matplotlib的绘图知识。