零基础用 Python 画图表，让你的论文更美观

曾经我在高中的时候有一篇数学探索的小作业，其中我需要画出一张比较复杂的函数图。由于 X 和 Y 的坐标轴标签都需要一定的自定义，所以微软 Office 自带的画图工具自然无法满足我的要求。经过一段时间的寻找，我终于找到了最适合自己的工具：那就是用 Python。

其实，「用 Python」这个说法比较笼统，我们在这篇文章其实是要学习 Python 的一个模组：matplotlib 的简单使用方法。

使用 matplotlib 这个模组，我们就可以摆脱微软 Office 的传统画图方法。以此带来的新画图方法就是通过数学式的方法来画图。更加有用的是，我们可以方便地自定义图表，画出更好看、更美观的效果。

诚然，使用 matplotlib 画图离不开使用编程语言。但是请务必不要害怕接触编程：画出一个简单的图只需要几行非常简单并且易于理解的代码。画出复杂一些的图片也会有一些常识和修正，不过请放心，本篇文章将不会涉及任何高级编程知识，零基础也能上手。

安装必要的软件

本篇文章中，我们涉及到的软件只有一个免费软件，那就是 Anaconda。你可以在 这个网站 上下载到 Anaconda，软件完全免费，并支持 Windows 和 macOS。如果你有安装 Visual Studio，你可以直接在 Visual Studio 内下载并安装 Anaconda。通常我们会选择 Python 3.6 版本。

安装完成之后，你会在开始菜单中的 Anaconda 文件夹中看到 Spyder 这个应用，我们打开这个应用，迎面而来的就是一个代码编辑器，我们就要在这个代码编辑器内写出所有画图的代码。

编写代码：初步了解 matplotlib

打开 Spyder，我们就会看到屏幕的左边是代码编辑区域，屏幕的左下角则是输出区域。在这个步骤，我们将主要操作屏幕的左边，也就是代码编辑区域，来输入我们画图用到的代码。

导入模组

编辑代码的第一步，就是告诉我们要写的程序要包括什么模组。简单来说我们就是要告诉程序，我们要在程序内包括什么功能。首先我们输入以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

这两行代码中， import 的意思就是，我们要导入两个模组，一个叫做 matplotlib.pyplot，还有一个叫做 numpy。matplotlib.pyplot 主要负责画图功能。numpy 则负责高级数学的功能，比如解释正弦、余弦函数，Python 本身是不能通过一句简单的函数来计算某个角度的正弦的，需要外部库来支持。

在这里，as 的意思是定义一个别名。在之后的程序中，当我们需要召唤 matplotlib.pyplot 这个程序的时候，我们只需要打出 plt 即可，而无需再打出原来这么一长串。同理，numpy 在这里也被取了 np 的别名。

开始编写

在以上我们做完程序的铺垫之后，我们就可以正式开始编写画图的代码了。首先，我们要定义 X 的域，添加以下代码表示：

x = np.linspace(-1, 1, 256)

在这行代码中，我们定义了 X 轴的最小值和最大值，括号中第一个数字 -1 是 X 轴的最小值，括号中的第二个数字 1 则是 X 的最大值。256 则是取样密度，这个参数不用改变。

目前这部分很简单，但是 matplotlib 强大的地方在于可以利用其他的常量来定义边界，请看下面的例子：

x