基本绘图
# If running headless, use a suitable GUI-less plotting backend
if not os.environ.get('DISPLAY'):
import matplotlib
matplotlib.use("Agg", force=True)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,4])
plt.ylabel('some numbers')
plt.show()
只提供一个list给plot函数时，matplotlib会将它当作y值对待，并自动将x值设为 0 ~ (len(y)-1)。
对于每一对x，y 参数，都有一个可选的参数，可以规定图标的形状和颜色。
plt.plot([1,2,3,4], [1,4,9,16], 'ro')
plt.axis([0, 6, 0, 20])
plt.show()
调整线条属性
线条有多种属性：宽度、形状、抗锯齿……参考lines2D。多种设置属性的方法：
- 关键词参数
plt.plot(x, y, linewidth=2.0)
- 用 set 方法
line, = plt.plot(x, y, '-')
line.set_antialiased(False) # turn off antialising
- 使用 setp() 命令
lines = plt.plot(x1, y1, x2, y2)
# use keyword args
plt.setp(lines, color='r', linewidth=2.0)
# or MATLAB style string value
pairsplt.setp(lines, 'color', 'r', 'linewidth', 2.0)
Working with multiple figures and axes
MATLAB 和 pyplot 都有 *当前图形 * 和 *当前坐标轴 * 的概念。所有绘图命令都作用于当前坐标轴。gca()函数返回当前坐标轴（一个matplotlib.axes.Axes实例），gcf()函数返回当前图形（matplotlib.figure.Figure实例）。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def f(t):
return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t)
t1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.1)
t2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
plt.figure(1)
plt.subplot(211)
plt.plot(t1, f(t1), 'bo', t2, f(t2), 'k')
plt.subplot(212)
plt.plot(t2, np.cos(2*np.pi*t2), 'r--')
plt.show()
此处figure()函数是可选的，因为figure(1)是默认执行的，如同不制定坐标轴时，subplot(111)是默认创建一样。subplot()函数制定numrows, numcols, figure，其中figure的顺序为1到numrowsnumcols*。
Working with text
text() 命令可以在任意位置添加文本，而 xlabel()，ylabel()，title()只能作用于特定位置。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
mu, sigma = 100, 15
x = mu + sigma * np.random.randn(10000)
# the histogram of the data
n,bins,patches=plt.hist(x,50,normed=1,facecolor='g',alpha=0.75)
plt.xlabel('Smarts')
plt.ylabel('Probability')
plt.title('Histogram of IQ')
plt.text(60, .025, r'$\mu=100,\ \sigma=15$')
plt.axis([40, 160, 0, 0.03])
plt.grid(True)
plt.show()
Customizing plots with style sheets
通过style 包可以很容易的切换多种画图风格。
- ggplot
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
- 列出可用的style：
print(plt.style.available)
Saving plots to a file
plt.plot([1,2,3])
plt.savefig('test.png')
文件格式由扩展名决定。
