Matplotlib是pyhon中一個強大的繪圖圖，可以理解為 MatLab 開源替代，鑒于MatLab的內(nèi)存之大及安裝之復(fù)雜，決定先學(xué)學(xué)Matplotlib這個庫。

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　　1Matplotlib的安裝

　　window：

　　打開cmd，：

　　python -m pip install -U pip setuptools

　　python -m pip install matplotlib

　　mac：

　　打開終端，輸入

　　pip3 install matplotlib

　　鑒于很多人會報read time out的大紅一片，建議使用清華鏡像安裝：

　　pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib

　　這個清華鏡像安裝真的很快捷，以后需要安裝什么庫就改一下最后的庫名就可以了

　　然后用pip list檢查是否安裝成功

　　2.上手Matplotlib

　　首先來一個實例，繪制一個一次函數(shù)：y=kx+b

　　import numpy as np

　　#需要提前安裝好numpy，numpy是python的一個開源數(shù)值計算擴展工具，在此導(dǎo)入該函數(shù)庫

　　from matplotlib import pyplot as plt #導(dǎo)入pyplot

　　x = np.arange(1,12) #定義x坐標軸刻度

　　y = 2 * x + 5 #定義y

　　plt.title("Matplotlib demo") #定義圖名

　　plt.xlabel("x axis ") #定義x軸標簽

　　plt.ylabel("y axis ") #定義y軸標簽

　　plt.plot(x,y) #調(diào)用plot函數(shù)定義在此函數(shù)中繪圖

　　plt.show()#結(jié)果顯示

　　運行之后效果如圖：![在這里插入圖片描述](/tupian/20230522/45279.png

　　在此我們將圖標進行中文顯示，若直接在代碼將會出現(xiàn)亂碼，為此需要在你的電腦系統(tǒng)找到相應(yīng)的中文字體，大部分是STFangsong(仿宋)，若不知可使用以下代碼查詢字體：

　　from matplotlib import pyplot as plt

　　import matplotlib

　　a=sorted([f.name for f in matplotlib.font_manager.fontManager.ttflist])

　　for i in a:

　　print(i) 鄭州婦科醫(yī)院哪家好 https://yiyuan.120ask.com/zzfck/

　　打印出你的 font_manager 的 ttflist 中所有注冊的名字，找一個看中文字體例如：仿宋,然后添加以下代碼即可：

　　plt.rcParams['font.family']=['Adobe Fangsong Std']

　　我最先看到的是adobe的字體，所以用了這個

　　import numpy as np

　　from matplotlib import pyplot as plt

　　import numpy as np

　　from matplotlib import pyplot as plt

　　x = np.arange(1,12)

　　y = 2 * x + 5

　　plt.rcParams['font.family']=['Adobe Fangsong Std']

　　plt.title("Matplotlib 項目")

　　plt.xlabel("x 軸")

　　plt.ylabel("y 軸")

　　plt.plot(x,y)

　　plt.show()

　　3正弦波形的繪制

　　import numpy as np

　　import matplotlib.pyplot as plt

　　X = np.linspace(0,2*np.pi,1000) #區(qū)間0～2×Pi,生成樣本數(shù):1000(樣本數(shù)越高曲線越精確)

　　Y = np.sin(X)

　　plt.plot(X,Y)

　　plt.show()

　　照葫蘆畫瓢，我們可以在同時生成sin,cos函數(shù)的圖像

　　import numpy as np

　　import matplotlib.pyplot as plt

　　X = np.linspace(0,2*np.pi,1000)

　　Y = np.sin(X)

　　plt.plot(X,Y)

　　Y1=np.cos(X)

　　plt.plot(X,Y1)

　　plt.show()

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