qwy715229258163的博客

Matplotlib 支持的图片格式非常有限，所以通常情况下，建议采用 Python 图像处理库 Pillow 来处理图像，若感兴趣可以自行了解。模块提供了加载、缩放和显示图像的功能，该模块只能支持 PNG 格式的图片，如果格式不符，需要对图片的格式进行转换。下面示例，imread() 函数用于读取图像数据并形成 ndarray 数组 ，其数据类型为 float32。通过执行 imsave() 函数，可以将包含图像数据的 ndarray 数组保存到磁盘文件中。如下所示，将 imsave()方法的。

Matplotlib 中的文本字符串都可以使用 Text Markup（一种文本标记语言）显现出来，具体的使用方法是将文本标记符放在一对美元符号。如果要绘制下标和上标，您需要使用。

Matplotlib 支持广泛的文本格式，比如 TTF 页面语言、Unicode 字符等。这是因为 Matplotlib 内置了 matplotlib.font_manager 字体管理器，它是一个实现了跨平台，并符合 W3C 字体查找算法的字体集合。TeX 是一套功能强大、十分灵活的排版语言，它可以用来绘制文本、符号、数学表达式等。TTF（TrueType Font） 是苹果公司和微软公司合作开发的页面描述语言，用来描述字符的轮廓，结合了光栅技术和矢量技术的优点。Matplotlib 使用。

最初开发的 Matplotlib，仅支持绘制 2d 图形，后来随着版本的不断更新， Matplotlib 在二维绘图的基础上，构建了一部分较为实用的 3D 绘图程序包，比如，通过调用该程序包一些接口可以绘制 3D散点图、3D曲面图、3D线框图等mpl_toolkits 是 Matplotlib 的绘图工具包。

这种图表结合了箱形图和密度图的特征。小提琴图跟箱形图类似，不同之处在于小提琴图还显示数据在不同数值下的概率密度。小提琴图比箱型图能提供了更多的信息。虽然箱型图显示了均值、中位数和上、下四分位数等统计信息，但是小提琴图却显示了数据的完整分布情况，这更利于数据的分析与比对。小提琴图使用核密度估计（KDE）来计算样本的分布情况，图中要素包括了中位数、四分位间距以及置信区间。在数据量非常大且不方便一一展示的时候，小提琴图特别适用。概率密度估计、置信区间、四分位间距都属于统计学中的概念，可自行查阅，这里不做说明。

在箱型图中，我们从上四分位数到下四分位数绘制一个盒子，然后用一条垂直触须（形象地称为“盒须”）穿过盒子的中间。上垂线延伸至上边缘（最大值），下垂线延伸至下边缘（最小值）。函数来创建一组基于正态分布的随机数据，该函数有三个参数，分别是正态分布的平均值、标准差以及期望值的数量。（John Tukey）发明。它能显示出一组数据的最大值、最小值、中位数、及上下四分位数。箱型图（也称为盒须图）于 1977 年由美国著名统计学家。首先准备创建箱型图所需数据：您可以使用。

振动图也叫磁场图，或量场图，其图像的表现形式是一组矢量箭头，其数学含义是在点 (x,y) 处具有分向量 (u,v)。

在 Python 中，不同的字符所占的字节数不同，数字、英文字母、小数点、下划线以及空格，各占一个字节，而一个汉字可能占 2~4 个字节，具体占多少个，取决于采用的编码方式。因为汉字加中文标点符号共 7 个，占 21 个字节，而英文字母和英文的标点符号占 6 个字节，一共占用 27 个字节。中，要想知道一个字符串有多少个字符（获得字符串长度），或者一个字符串占用多少个字节，可以使用 len 函数。在实际开发中，除了常常要获取字符串的长度外，有时还要获取字符串的字节数。图 1 汉字和英文所占字节数。

等高线有时也被称为 “Z 切片”，如果您想要查看因变量 Z 与自变量 X、Y 之间的函数图像变化（即 Z=f(X,Y)），那么采用等高线图最为直观。Matplotlib API 提供了绘制等高线（contour）与填充等高线（ contourf）的函数。这两个函数都需要三个参数，分别是 X、Y 与 Z。自变量 X 和 Y 需要被限制在矩形网格内，您可以将 x 、y 数组作为参数传递给 numpy.meshgrid() 函数来构建一个网格点矩阵。

散点图将序列显示为一组点，其中每个散点值都由该点在图表中的坐标位置表示。对于不同类别的点，则由图表中不同形状或颜色的标记符表示。同时，您也可以设置标记符的颜色或大小。散点图用于在水平轴和垂直轴上绘制数据点，它表示了因变量随自变量变化的趋势。通俗地讲，它反映的是一个变量受另一个变量的影响程度。下面示例，绘制了学生考试成绩的散点图，其中蓝色代表男孩成绩，红色表示女孩的成绩。

折线图（line chart）是我们日常工作、学习中经常使用的一种图表，它可以直观的反映数据的变化趋势。与绘制柱状图、饼状图等图形不同，Matplotlib 并没有直接提供绘制折线图的函数，因此本节着重讲解如何绘制一幅折线图。

Matplotlib 提供了一个 pie() 函数，该函数可以生成数组中数据的饼状图。您可使用 x/sum(x) 来计算各个扇形区域占饼图总和的百分比。以下示例：关于不同计算机语言学习人数的饼状图。autopct 参数设置为 %1.2f% ，并将各项所占总和的百分比显示在相对应的扇形区内。饼状图用来显示一个数据系列，具体来说，饼状图显示一个数据系列中各项目的占项目总和的百分比。

例如，我们对某工厂的员工年龄做直方图统计，首先我们要统计出每一位员工的年龄，然后设定一个 20 至 65 的数值范围，并将该数值范围细分为 4 个区间段 (20,35),(35,45),(45,55),(55,65) , 最后通过直方图的形式，展示该工厂员工在相应年龄区间的分布情况。直方图（Histogram），又称质量分布图，它是一种条形图的一种，由一系列高度不等的纵向线段来表示数据分布的情况。通常将 bin 指定为连续且不重叠的数值区间，而 bin 值指区间开始和结束的数值。

柱状图是一种用矩形柱来表示数据分类的图表，柱状图可以垂直绘制，也可以水平绘制，它的高度与其所表示的数值成正比关系。柱状图显示了不同类别之间的比较关系，图表的水平轴 X 指定被比较的类别，垂直轴 Y 则表示具体的类别值。所谓堆叠柱状图就是将不同数组别的柱状图堆叠在一起，堆叠后的柱状图高度显示了两者相加的结果值。上述代码执行后，将显示四个柱状图，将每个柱状图又均分为三个小柱状图，每个柱状图占据 0.25 个单位。，该参数可以指定柱状图开始堆叠的起始值，一般从底部柱状图的最大值开始，依次类推。

在一些应用场景中，有时需要绘制两个 x 轴或两个 y 轴，这样可以更直观地显现图像，从而获取更有效的数据。Matplotlib 提供的 twinx() 和 twiny() 函数，除了可以实现绘制双轴的功能外，还可以使用不同的单位来绘制曲线，比如一个轴绘制对函数，另外一个轴绘制指数函数。下面示例绘制了一个具有两个 y 轴的图形，一个显示指数函数 exp(x)，另一个显示对数函数 log(x)。

Matplotlib 默认不支持中文字体，这因为 Matplotlib 只支持 ASCII 字符，但中文标注更加符合中国人的阅读习惯。因此，本节重点讲解如何在 Windows 环境下让 Matplotlib 显示中文。

刻度指的是轴上数据点的标记，Matplotlib 能够自动的在 x 、y 轴上绘制出刻度。在大多数情况下，这两个内建类完全能够满足我们的绘图需求，但是在某些情况下，刻度标签或刻度也需要满足特定的要求，比如将刻度设置为“英文数字形式”或者“大写阿拉伯数字”，此时就需要对它们重新设置。x 轴上的刻度标记，依次为 2，4，6，8，10。xticks() 和 yticks() 函数接受一个列表对象作为参数，列表中的元素表示对应数轴上要显示的刻度。下面示例对刻度和标签的使用方法做了说明。

Matplotlib 可以根据自变量与因变量的取值范围，自动设置 x 轴与 y 轴的数值大小。当然，您也可以用自定义的方式，通过 set_xlim() 和 set_ylim() 对 x、y 轴的数值范围进行设置。第二种：自定义设置，set_xlim() 将 x 轴的数值范围设置为（0到10)；当对 3D 图像进行设置的时，会增加一个 z 轴，此时使用 set_zlim() 可以对 z 轴进行设置。下面示例分别对自动设置和自定义设置做了演示：第一种 Matplotlib 自动设置。

轴是连接刻度的线，也就是绘图区域的边界，在绘图区域（axes 对象）的顶部、底部、左侧和右侧都有一个边界线（轴）。通过指定轴的颜色和宽度，从而对进行显示格式设置，比如将所有轴的颜色设置为 None，那么它们都会成为隐藏状态，或者也可以给轴添加相应的颜色。在一个函数图像中，有时自变量 x 与因变量 y 是指数对应关系，这时需要将坐标轴刻度设置为对数刻度。Matplotlib 通过 axes 对象的。示例：右侧的子图显示对数刻度，左侧子图则显示标量刻度。属性来实现对坐标轴的格式设置。

通过 Matplotlib axes 对象提供的 grid() 方法可以开启或者关闭画布中的网格（即是否显示网格）以及网格的主/次刻度。除此之外，grid() 函数还可以设置网格的颜色、线型以及线宽等属性。网格在默认状态下是关闭的，通过调用上述函数，网格会被自动开启，如果您只是想开启不带任何样式的网格，可以通过 grid(True) 来实现。

模块提供了 subplot2grid() ，该函数能够在画布的特定位置创建 axes 对象（即绘图区域）。不仅如此，它还可以使用不同数量的行、列来创建跨度不同的绘图区域。与 subplot() 和 subplots() 函数不同，subplot2gird() 函数以非等分的形式对画布进行切分，并按照绘图区域的大小来展示最终绘图结果。下面，在画布（figure）中添加了行、列跨度均不相同的绘图子区域，然后在每个绘图区上，绘制不同的图形。

模块提供了一个 subplots() 函数，它的使用方法和 subplot() 函数类似。其不同之处在于，subplots() 既创建了一个包含子图区域的画布，又创建了一个 figure 图形对象，而 subplot() 只是创建一个包含子图区域的画布。函数的返回值是一个元组，包括一个图形对象和所有的 axes 对象。下面我们创建了一个 2 行 2 列的子图，并在每个子图中显示 4 个不同的图像。nrows 与 ncols 表示两个整数参数，它们指定子图所占的行数、列数。

在使用 Matplotlib 绘图时，我们大多数情况下，需要将一张画布划分为若干个子区域，之后，我们就可以在这些区域上绘制不用的图形。nrows 与 ncols 表示要划分几行几列的子区域（nrows*nclos表示子图数量），index 的初始值为1，用来选定具体的某个子区域。例如： subplot(233)表示在当前画布的右上角创建一个两行三列的绘图区域（如下图所示），同时，选择在第 3 个位置绘制子图。如果新建的子图与现有的子图重叠，那么重叠部分的子图将会被自动删除，因为它们不可以共享绘图区域。

Matplotlib 定义了一个 axes 类（轴域类），该类的对象被称为 axes 对象（即轴域对象），它指定了一个有数值范围限制的绘图区域。在一个给定的画布（figure）中可以包含多个 axes 对象，但是同一个 axes 对象只能在一个画布中使用。2D 绘图区域（axes）包含两个轴（axis）对象；如果是 3D 绘图区域，则包含三个。通过调用 add_axes() 方法能够将 axes 对象添加到画布中，该方法用来生成一个 axes 轴域对象，对象的位置由参数rect决定。

在 Matplotlib 中，面向对象编程的核心思想是创建图形对象（figure object）。通过图形对象来调用其它的方法和属性，这样有助于我们更好地处理多个画布。在这个过程中，pyplot 负责生成图形对象，并通过该对象来添加一个或多个 axes 对象（即绘图区域）。add_axes() 的参数值是一个序列，序列中的 4 个数字分别对应图形的左侧，底部，宽度，和高度，且每个数字必须介于 0 到 1 之间。模块能够快速地生成图像，但如果使用面向对象的编程思想，我们就可以更好地控制和自定义图像。

PyLab 是一个面向 Matplotlib 的绘图库接口，其语法和 MATLAB 十分相近。它和 Pyplot 模快都够实现 Matplotlib 的绘图功能。PyLab 是一个很便捷的模块，下面对它的使用方法做相应的介绍。

本节学习第一个 Matplotlib 绘图程序，如何使用 Matplotlib 绘制一个简单的折线图。下面绘制一个简单正弦曲线图，它显示了角度与正弦函数值之间的关系。

Matplotlib 中的 pyplot 模块是一个类似命令风格的函数集合，这使得 Matplotlib 的工作模式和 MATLAB 相似。pyplot 模块提供了可以用来绘图的各种函数，比如创建一个画布，在画布中创建一个绘图区域，或是在绘图区域添加一些线、标签等。以下表格对这些函数做了简单地介绍。

Matplotlib 是 Python 的第三方绘图库，它非常类似于 MATLAB。在使用 Matplotlib 软件包之前，需要对其进行安装。本节以 Windows10 系统为例，介绍 Matplotlib 的几种安装方式。MATLAB 是一款商业软件，主要用于数据分析、图像处理、计算机视觉等领域。

Matplotlib 是一款用于数据可视化的 Python 软件包，支持跨平台运行，它能够根据 NumPy ndarray 数组来绘制 2D 图像，它使用简单、代码清晰易懂，深受广大技术爱好者喜爱。NumPy 是 Python 科学计算的软件包，ndarray 则是 NumPy 提供的一种数组结构。Matplotlib 由在 2002 年开始编写， 2003 年 Matplotlib 发布了第一个版本，并加入了 BSD 开源软件组织。

如果将文本数据与图表数据相比较，人类的思维模式更适合于理解后者，原因在于图表数据更加直观且形象化，它对于人类视觉的冲击更强，这种使用图表来表示数据的方法被叫做数据可视化。图1：数据可视化当使用图表来表示数据时，我们可以更有效地分析数据，并根据分析做出相应的决策。在学习 Matplotlib 之前，了解什么是数据可视化是非常有必要的。