python库matplotlib绘制坐标图

讲解使用 Python 库 Matplotlib 绘制坐标图的完整攻略。

什么是 Matplotlib

Matplotlib 是一个 2D 绘图库，可以帮助我们快速、简单地创建各种类型的图表，包括线图、散点图、条形图等等，甚至可以绘制一些比较复杂的图表。Matplotlib 能够在大多数操作系统上运行，也支持多种绘图格式，如 PDF、SVG、JPG、PNG 等。

安装 Matplotlib

在安装 Matplotlib 之前，先确保安装了 Python 和 pip。然后，在命令行中输入以下命令进行安装：

pip install matplotlib

基础用法

下面简要介绍一下 Matplotlib 的基础用法。

绘制一个简单的折线图

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制图像
plt.plot(x, y)

# 显示图像
plt.show()

上述代码中，我们先导入 Matplotlib 库，并设置 x 和 y 两个变量的值。这里的 x 和 y 分别代表横坐标和纵坐标的值。

然后，我们使用 plt.plot 函数来绘制折线图，并使用 plt.show 函数来显示图像。

绘制柱状图

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = ['Apple', 'Banana', 'Orange', 'Watermelon', 'Peach']
y = [30, 25, 45, 15, 20]

# 绘制图像
plt.bar(x, y)

# 显示图像
plt.show()

上述代码中，我们同样先导入 Matplotlib 库，并设置 x 和 y 两个变量的值。这里的 x 代表水果的名称，y 代表对应水果的销量。

然后，我们使用 plt.bar 函数来绘制柱状图，并使用 plt.show 函数来显示图像。

坐标轴标签和标题

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制图像
plt.plot(x, y)

# 坐标轴标签
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 图像标题
plt.title('Simple Line Graph')

# 显示图像
plt.show()

上述代码是在之前绘制折线图的代码基础上加上了坐标轴标签和图像标题，这样可以更好地展示图像。plt.xlabel 和 plt.ylabel 分别设置 x 轴和 y 轴的标签，plt.title 设置图像的标题。

进阶用法

除了基本用法之外，Matplotlib 还提供了更多的功能和设置，可以让我们更加灵活地进行图形绘制和美化。

绘制多个子图

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]

# 创建一个 2 行 1 列的子图
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=1)

# 第一个子图
axs[0].plot(x, y1)
axs[0].set_title('Line Graph 1')

# 第二个子图
axs[1].bar(x, y2)
axs[1].set_title('Bar Graph')

# 自动调整子图布局
plt.tight_layout()

# 显示图像
plt.show()

上述代码中，我们创建了一个 2 行 1 列的子图，也就是在同一个画布中创建了两张图。使用 plt.subplots 函数创建子图后，我们可以通过 axs 变量来访问每一个子图。

然后，我们分别在两个子图中绘制了一条折线和一个条形图，并分别设置了它们的标题。

最后，使用 plt.tight_layout 函数来自动调整子图布局，避免子图之间的重叠。

自定义样式和颜色

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 自定义样式和颜色
line_style = {'color': 'r', 'linestyle': '--', 'linewidth': 2}
marker_style = {'marker': 'o', 'markerfacecolor': 'b', 'markersize': 8}

# 绘制图像
plt.plot(x, y, **line_style, **marker_style)

# 坐标轴标签和图像标题
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Customized Line Graph')

# 显示图像
plt.show()

上述代码中，我们在绘制折线图时自定义了折线的样式和标记的样式。line_style 变量包含了折线的样式，包括颜色、线型和线宽；marker_style 变量包含了标记的样式，包括标记形状、标记颜色和标记尺寸。然后，使用 ** 来传递这些自定义样式。

导出图像

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制图像
plt.plot(x, y)

# 坐标轴标签和图像标题
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Simple Line Graph')

# 保存图像
plt.savefig('line_graph.png')

# 显示图像
plt.show()

上述代码中，我们在绘制完图像之后，使用 plt.savefig 函数保存图像。这个函数可以将图像保存为多种格式，例如 PNG、PDF、SVG 等。在这里，我们将图像保存为 PNG 格式，并命名为 line_graph.png。

这样，我们就可以将 Matplotlib 绘制的图像用于各种场合，例如生成数据报告、展示数据分析结果等。

总结

这里我们讲解了 Matplotlib 的基本用法和进阶用法，包括绘制折线图、柱状图、子图、自定义样式和导出图像等内容。Matplotlib 是一个功能强大、灵活易用的 2D 绘图库，可以帮助我们快速地生成各种类型的图表。