python画仿真图-Python数据分析：绘图可视化之matplotlib入门

前言

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matplotlib的通常引入约定是：

In [11]: import matplotlib.pyplot as plt

在Jupyter中运行%matplotlib notebook（或在IPython中运行%matplotlib），就可以创建一个简单的图形。如果一切设置正确，会看到图9-1：

In [12]: importnumpy as np

In [13]: data = np.arange(10)

In [14]: data

Out[14]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

In [15]: plt.plot(data)

虽然seaborn这样的库和pandas的内置绘图函数能够处理许多普通的绘图任务，但如果需要自定义一些高级功能的话就必须学习matplotlib API。

❝

笔记：虽然本书没有详细地讨论matplotlib的各种功能，但足以将你引入门。matplotlib的示例库和文档是学习高级特性的最好资源。

❞

1.1 Figure和Subplot

matplotlib的图像都位于Figure对象中。你可以用plt.figure创建一个新的Figure：

In [16]: fig = plt.figure()

如果用的是IPython，这时会弹出一个空窗口，但在Jupyter中，必须再输入更多命令才能看到。plt.figure有一些选项，特别是figsize，它用于确保当图片保存到磁盘时具有一定的大小和纵横比。

不能通过空Figure绘图。必须用add_subplot创建一个或多个subplot才行：

In [17]: ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1)

这条代码的意思是：图像应该是2×2的（即最多4张图），且当前选中的是4个subplot中的第一个（编号从1开始）。如果再把后面两个subplot也创建出来，最终得到的图像如图9-2所示：

In [18]: ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2)

In [19]: ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3)

❝

提示：使用Jupyter notebook有一点不同，即每个小窗重新执行后，图形会被重置。因此，对于复杂的图形，，你必须将所有的绘图命令存在一个小窗里。

❞

这里，我们运行同一个小窗里的所有命令：

fig =plt.figure()

ax1= fig.add_subplot(2, 2, 1)

ax2= fig.add_subplot(2, 2, 2)

ax3= fig.add_subplot(2, 2, 3)

如果这时执行一条绘图命令（如plt.plot([1.5, 3.5, -2, 1.6])），matplotlib就会在最后一个用过的subplot（如果没有则创建一个）上进行绘制，隐藏创建figure和subplot的过程。因此，如果我们执行下列命令，你就会得到如图9-3所示的结果：

In [20]: plt.plot(np.random.randn(50).cumsum(), 'k--')

"k--"是一个