# 导入包
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 准备绘图数据
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.sin(x)
# 设定图表形式
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
# 显示图表
plt.show()
Matplotlib 介绍
Python
可视化
Matplotlib 是 Python 中最常用的可视化工具之一，可以非常方便地创建不同类型的图表。Python的可视化包有很多，但是 Matplotlib 是最基本最常用的，因此需要对其概念有所了解。
Matplotlib绘图基本流程
- 导入matplotlib包（
import matplotlib.pyplot as plt）。（必须） - 准备绘图数据。（必须）
- 设定图表形式，如折线图、饼图等等。（必须）
- 设定图表的必要信息，如坐标轴标签、标题等等。（可选）
- 显示绘制的图表(
plt.show())。（可选）
Matplotlib绘图基本概念
- 图（figure）：指整个图形。figure包括所有的坐标区域、标题、图例、子图等等。图中呈现的一切都包含在figure之中。
- 坐标轴（axes / ˈæksiːz /）：是指位于图中的通常由2维坐标轴构成的绘图区域。坐标轴由不同维度的坐标及坐标轴标签等等组成。
- 轴（axis / ˈæksis /）：设定比例、范围、刻度、刻度标签等等信息。
- Artist：在图中所有可见元素都是artist（包括图、坐标轴、轴）。例如图中过的文字、线条等等。当图被渲染时，所有的artist都被画到画布上。
设置Matplotlib
三种更改设置的方式
Matplotlib 提供了三种设置 matplotlib 选项的方式：
- 通过
rcParams动态设置。 - 使用样式表
style sheets。 - 更改
matplotlibrc设置文件。
这三种方式的优先级别依次递减，rcParams最高，matplotlibrc最低。
通过rcParams动态设置
设置图形大小及分辨率
默认设置为640*480 英寸(inches)，通过figure.figsize选项进行更改。
plt.rcParams["figure.figsize"]=(6.4,4.8) #设置图片大小默认分辨率DPI为100，将其设置为300，以保证图片在印刷时具有足够的细节。
plt.rcParams["figure.dpi"] = 300 #设置图片分辨率中文显示
Matplotlib 默认配置不支持中文字符，绘制的图像若使用中文会乱码，需要通过指定字体等设置让图形正常显示汉字。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] #设置字体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #该语句解决图像中的“-”负号的乱码问题import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"]=(6.4,4.8)
plt.rcParams["figure.dpi"] = 300
plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] #设置字体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #正常显示负号
year = [2017, 2018, 2019, 2020]
people = [20, 40, 60, 70]
#生成图表
plt.plot(year, people)
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('人口')
plt.title('人口增长')
#设置纵坐标刻度
plt.yticks([0, 20, 40, 60, 80])
#设置填充选项：参数分别对应横坐标，纵坐标，纵坐标填充起始值，填充颜色
plt.fill_between(year, people, 20, color = 'gray')
#显示图表
plt.show()