这篇文章将为大家详细讲解有关python中如何使用Matplotlib库，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
Matplotlib是一个Python 2D绘图库，可以生成各种硬拷贝格式和跨平台交互式环境的出版物质量数据。
Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython shell，Jupyter笔记本，Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包。
python -m pip install -U pip python -m pip install -U matplotlib
import numpy
from matplotlib import pyplot
x = numpy.arange(1, 6)
y = 2 * x + 10
pyplot.title("Matplotlib")
pyplot.xlabel("x axis")
pyplot.ylabel("y axis")
pyplot.plot(x, y)
pyplot.show()
from matplotlib import pyplot # 绘制散点图 pyplot.scatter(2, 6) # 设置输出样式 pyplot.scatter(3, 5, s=200) pyplot.show()
from matplotlib import pyplot x = [1, 5, 10, 15, 20] y = [10, 20, 30, 40, 50] pyplot.scatter(x, y, s=100) pyplot.show()
matplotlib允许你给散点图中的各个点指定颜色。默认为蓝色点和黑色轮廓，在散点图包含的 数据点不多时效果很好。但绘制很多点时，黑色轮廓可能会粘连在一起。
from matplotlib import pyplot x = list(range(1, 1001)) y = [x**2 for x in x] pyplot.scatter(x, y, c='red', edgecolor='none', s=40) # 设置每个坐标轴的取值范围 pyplot.axis([0, 1100, 0, 1100000]) pyplot.show()
from matplotlib import pyplot
import numpy
pyplot.figure(3)
x_index = numpy.arange(5) # 柱的索引
x_data = ('A', 'B', 'C', 'D', 'E')
y1_data = (20, 35, 30, 35, 27)
y2_data = (25, 32, 34, 20, 25)
bar_width = 0.35 # 定义一个数字代表每个独立柱的宽度
rects1 = pyplot.bar(x_index, y1_data, width=bar_width, alpha=0.4, color='b', label='legend1') # 参数：左偏移、高度、柱宽、透明度、颜色、图例
rects2 = pyplot.bar(x_index + bar_width, y2_data, width=bar_width, alpha=0.5, color='r', label='legend2') # 参数：左偏移、高度、柱宽、透明度、颜色、图例
# 关于左偏移，不用关心每根柱的中心不中心，因为只要把刻度线设置在柱的中间就可以了
pyplot.xticks(x_index + bar_width/2, x_data) # x轴刻度线
pyplot.legend() # 显示图例
pyplot.tight_layout() # 自动控制图像外部边缘，此方法不能够很好的控制图像间的间隔
pyplot.show()
线条风格linestyle或ls 描述 ‘-‘ 实线 ‘:’ 虚线 ‘–’ 破折线 ‘None‘、‘‘,’’ 什么都不画 ‘-.’ 点划线
标记maker 描述 ‘o’ 圆圈 ‘.’ 点 ‘D’ 菱形 ‘s’ 正方形 ‘h’ 六边形1 ‘*’ 星号 ‘H’ 六边形2 ‘d’ 小菱形 ‘_’ 水平线 ‘v’ 一角朝下的三角形 ‘8’ 八边形 ‘<’ 一角朝左的三角形 ‘p’ 五边形 ‘>’ 一角朝右的三角形 ‘,’ 像素 ‘^’ 一角朝上的三角形 ‘+’ 加号 ‘\ ‘ 竖线 ‘None’,’’,’ ‘ 无 ‘x’ X
字符 颜色 ‘b’ 蓝色 ‘g’ 绿色 ‘r’ 红色 ‘y’ 黄色 ‘c’ 青色 ‘k’ 黑色 ‘m’ 洋红色 ‘w’ 白色
关于“python中如何使用Matplotlib库”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。