python中的matplotlib库

1. 核心功能

• 数据可视化：支持折线图、散点图、柱状图、饼图、3D 图等 20+ 种图表类型。
• 高度定制：可调整颜色、线型、标记、标签、标题、网格等样式。
• 跨平台输出：支持保存为 PNG、PDF、SVG 等格式，适配论文、网页、报告等场景。

2. 常用类与方法

• pyplot 模块（类似 MATLAB 语法）：

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  import matplotlib.pyplot as plt # 绘制折线图 plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30], 'r--o', label='Line 1') # 设置标签、标题、图例 plt.xlabel("X-axis") plt.ylabel("Y-axis") plt.title("Simple Plot") plt.legend() # 显示网格和图表 plt.grid(True) plt.show()

• Figure 和 Axes 对象（面向对象风格）：

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  fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) # 创建画布 ax = fig.add_subplot(111) # 添加子图 ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30], 'g:', label='Line 2') ax.set_xlabel("X-axis") ax.set_ylabel("Y-axis") ax.set_title("Object-Oriented Plot") ax.legend() ax.grid(True) plt.show()

• 常用函数：

  • plt.scatter(x, y, s=None, c=None)：绘制散点图，s 控制点大小，c 控制颜色。
  • plt.bar(x, height, width=0.8)：绘制柱状图。
  • plt.pie(sizes, labels=None)：绘制饼图。
  • plt.hist(data, bins=10)：绘制直方图。
  • plt.savefig("plot.png", dpi=300, bbox_inches='tight')：保存图表。

3. 使用示例

• 折线图：

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  import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, 'b-', linewidth=2, label='sin(x)') plt.xlabel("X") plt.ylabel("Y") plt.title("Sine Wave") plt.legend() plt.grid(True) plt.show()

• 散点图：

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  x = np.random.rand(50) y = x + np.random.normal(0, 0.1, 50) plt.scatter(x, y, s=50, c='red', edgecolor='black') plt.xlabel("X") plt.ylabel("Y") plt.title("Scatter Plot") plt.show()

• 多子图：

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  fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8)) # 子图 1 axes[0, 0].plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], 'g--') axes[0, 0].set_title("Subplot 1") # 子图 2 axes[0, 1].scatter([1, 2, 3], [4, 5, 6], s=100, c='blue') axes[0, 1].set_title("Subplot 2") # 子图 3 axes[1, 0].bar(['A', 'B', 'C'], [10, 20, 30], color='lightgreen') axes[1, 0].set_title("Subplot 3") # 子图 4 axes[1, 1].hist(np.random.randn(1000), bins=30, color='purple') axes[1, 1].set_title("Subplot 4") plt.tight_layout() plt.show()

4. 注意事项

• 安装问题：使用 pip install matplotlib 安装，若报错需检查依赖项（如 NumPy）。
• 中文显示：添加以下代码解决中文乱码：

  1 2	plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题

• 图像保存：
  • 使用 bbox_inches='tight' 避免图表被截断。
  • 指定 dpi 提高分辨率（如 dpi=300）。
• 性能优化：大数据量时避免频繁调用 plt.plot()，改用 plt.draw() 或分批绘制。

总结

• 基础绘图：用 plt.plot()、plt.scatter()、plt.bar() 等快速绘图。
• 样式调整：通过参数设置颜色、线型、标签等，或使用 plt.style.use('ggplot') 应用预定义样式。
• 多子图布局：用 plt.subplots() 创建复杂图表，plt.tight_layout() 自动调整间距。
• 输出图表：plt.savefig() 保存为文件，plt.show() 直接显示。