Matplotlib 安装及基础使用指南

Matplotlib 是一个强大的 Python 绘图库，用于创建各种类型的静态、动态和交互式图表。无论你是数据分析新手还是经验丰富的开发者，Matplotlib 都是一个不可或缺的工具。本文将指导你如何安装 Matplotlib 并介绍一些基础的使用方法。

安装 Matplotlib

升级 pip

在安装 Matplotlib 之前，建议先升级你的 pip 工具，以确保能够顺利安装最新的软件包版本：

python3 -m pip install -U pip

安装 Matplotlib

安装 Matplotlib 很简单，只需要一行命令：

python3 -m pip install -U matplotlib

安装完成后，你可以通过导入 Matplotlib 库来验证是否安装成功：

import matplotlib
print(matplotlib.__version__)

执行上述代码后，如果输出了 Matplotlib 的版本号（例如 3.4.2），则说明安装成功。

Matplotlib Pyplot

Pyplot 概述

Pyplot 是 Matplotlib 的一个子库，提供了一套与 MATLAB 类似的绘图 API。Pyplot 是最常用的绘图模块，能够方便地让用户绘制各种 2D 图表。

导入 Pyplot

为了简化引用，通常我们会为 Pyplot 设置一个别名 plt：

import matplotlib.pyplot as plt

常用的 Pyplot 函数

以下是一些常用的 Pyplot 函数及其简要说明：

• plot()：用于绘制线图和散点图。
• scatter()：用于绘制散点图。
• bar()：用于绘制垂直条形图和水平条形图。
• hist()：用于绘制直方图。
• pie()：用于绘制饼图。
• imshow()：用于绘制图像。
• subplots()：用于创建子图。

绘制简单的线图

示例 1：绘制一条直线

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

xpoints = np.array([0, 6])
ypoints = np.array([0, 100])

plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()

上述代码将绘制一条从 (0, 0) 到 (6, 100) 的直线。

示例 2：绘制多个点

如果你想绘制多个点而不是一条线，可以使用点标记参数：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

xpoints = np.array([1, 8])
ypoints = np.array([3, 10])

plt.plot(xpoints, ypoints, 'o')  # 'o' 表示使用圆点标记
plt.show()

上述代码将绘制两个点 (1, 3) 和 (8, 10)。

示例 3：绘制不规则线

你也可以绘制多个点并连接它们形成一条不规则的线：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

xpoints = np.array([1, 2, 6, 8])
ypoints = np.array([3, 8, 1, 10])

plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()

上述代码将绘制一条经过点 (1, 3)、(2, 8)、(6, 1) 和 (8, 10) 的线。

自动生成 x 轴数据

如果你只提供 y 轴数据，Matplotlib 会自动为 x 轴生成从 0 开始的索引：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([3, 10, 5, 7])

plt.plot(ypoints)
plt.show()

上述代码将绘制一条经过点 (0, 3)、(1, 10)、(2, 5) 和 (3, 7) 的线。

绘制多个函数

你可以在一个图中绘制多个函数，只需在 plot() 函数中传入多对 x 和 y 数据：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 4 * np.pi, 0.1)  # 从 0 到 4π，步长为 0.1
y = np.sin(x)  # 正弦函数
z = np.cos(x)  # 余弦函数

plt.plot(x, y, label='sin(x)')
plt.plot(x, z, label='cos(x)')
plt.legend()  # 添加图例
plt.show()

上述代码将绘制正弦和余弦函数的图像，并添加图例以区分不同的函数。

plot() 函数详解

plot() 函数是绘制二维图形的最基本函数，它可以绘制点和线。语法格式如下：

画单条线

plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs)

画多条线

plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)

参数说明：

• x, y：点或线的节点，x 为 x 轴数据，y 为 y 轴数据，数据可以是列表或数组。
• fmt：可选，定义基本格式（如颜色、标记和线条样式）。
• **kwargs：可选，用于设置指定属性，如标签、线的宽度等。

示例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([0, 1, 4, 9, 16, 25])

# 默认样式
plt.plot(x, y)
plt.show()

# 自定义样式
plt.plot(x, y, 'bo-')  # 使用蓝色实心圈和实线
plt.show()

# 不指定 x 轴数据
plt.plot(y)
plt.show()

颜色、线型和标记字符

以下是一些常用的颜色、线型和标记字符：

颜色字符

• 'b'：蓝色
• 'm'：洋红色
• 'g'：绿色
• 'y'：黄色
• 'r'：红色
• 'k'：黑色
• 'w'：白色
• 'c'：青绿色
• '#008000'：RGB 颜色字符串

线型参数

• '-'：实线
• '--'：破折线
• '-.'：点划线
• ':'：虚线

标记字符

• '.'：点标记
• ','：像素标记（极小点）
• 'o'：实心圈标记
• 'v'：倒三角标记
• '^'：上三角标记
• '>'：右三角标记
• '<'：左三角标记

示例：绘制多个数据点

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([1, 2, 6, 8])
y = np.array([3, 8, 1, 10])

plt.plot(x, y, 'o-r')  # 使用红色实心圈和实线
plt.show()

示例：绘制正弦和余弦图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 4 * np.pi, 0.1)  # 从 0 到 4π，步长为 0.1
y = np.sin(x)  # 正弦函数
z = np.cos(x)  # 余弦函数

plt.plot(x, y, label='sin(x)', color='blue', linestyle='-', marker='o')
plt.plot(x, z, label='cos(x)', color='red', linestyle='--', marker='x')
plt.title('正弦和余弦函数')
plt.xlabel('x 轴')
plt.ylabel('y 轴')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

结论

通过本文，你应该已经掌握了如何安装 Matplotlib 以及如何使用 Pyplot 绘制基本的图表。Matplotlib 的功能非常强大，本文仅介绍了其冰山一角。

---