安装matplotlib

  1. 更新pip工具（已更新可跳过

    1
    pip install --upgrade pip

  2. 安装

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

  3. 查看版本

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    python -m pip list

绘制简单折线图

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# 又臭又长的名字，所以简写成plt
import matplotlib.pyplot as plt

squares = [1,4,9,16,25]
# 根据传入的数组绘制出有意义的图形
plt.plot(squares)
# 展示图像
plt.show

修改标签文字和线条粗细

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# 又臭又长的名字，所以简写成plt
import matplotlib.pyplot as plt

squares = [1,4,9,16,25]
# 根据传入的数组绘制出有意义的图形
plt.plot(squares,linewidth=5) # linewidth表示线条粗细

# 设置图标标题并给坐标轴加上标签
plt.title("square number",fontsize=24) # 总标题和字体大小
plt.xlabel("x_value",fontsize=14) # x标题和字体大小
plt.ylabel("y_value",fontsize=14) # y标题和字体大小

# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)

# 展示图像
plt.show()

校正图形

总所周知，数组第一个对应的索引是0，也就是说在我们这个例子里0对应1，所以需要矫正

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# 又臭又长的名字，所以简写成plt
import matplotlib.pyplot as plt

x_values = [1,2,3,4,5]
squares = [1,4,9,16,25]
# 根据传入的数组绘制出有意义的图形
plt.plot(x_values,squares,linewidth=5) # linewidth表示线条粗细

'''标题取名取中文名不显示，尽量取英文'''

# 设置图标标题并给坐标轴加上标签
plt.title("square number",fontsize=24) # 总标题和字体大小
plt.xlabel("x_value",fontsize=14) # x标题和字体大小
plt.ylabel("y_value",fontsize=14) # y标题和字体大小

# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)

# 展示图像
plt.show()

使用scatter()绘制散点图并设置其样式

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# 绘制单个点
import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(2,4) # 传入点的位置
plt.show()

下面来添加样式

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# 绘制单个点
import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(2,4,s=200) # 实参s为点的尺寸

# 设置图标标题并给坐标轴加上标签
plt.title("square number",fontsize=24) # 总标题和字体大小
plt.xlabel("x_value",fontsize=14) # x标题和字体大小
plt.ylabel("y_value",fontsize=14) # y标题和字体大小

# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14)


plt.show()

使用scatter绘制一系列点

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import matplotlib.pyplot as plt

x_values = [1,2,3,4,5]
y_values = [1,4,9,16,25]

plt.scatter(x_values,y_values,s=100) # 实参s为点的尺寸

# 设置图标标题并给坐标轴加上标签
plt.title("square number",fontsize=24) # 总标题和字体大小
plt.xlabel("x_value",fontsize=14) # x标题和字体大小
plt.ylabel("y_value",fontsize=14) # y标题和字体大小

# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14)


plt.show()

自动计算数据

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import matplotlib.pyplot as plt

# 生成1~1000，到1001停止，不包括1001
x_values = list(range(1,1001))
# 简洁易读，不愧是python
y_values = [x**2 for x in x_values]

plt.scatter(x_values,y_values,s=40) # 实参s为点的尺寸

# 设置图标标题并给坐标轴加上标签
plt.title("square number",fontsize=24) # 总标题和字体大小
plt.xlabel("x_value",fontsize=14) # x标题和字体大小
plt.ylabel("y_value",fontsize=14) # y标题和字体大小

# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14)

# 设置每个坐标轴的取值范围
plt.axis([0,1100,0,1100000])


plt.show()

删除数据点的轮廓

将实参edgecolor设为none

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plt.scatter(x_values,y_values,edgecolor='none',s=40)

自定义颜色

传入参数c就行

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plt.scatter(x_values,y_values,c='red',edgecolor='none',s=40)

也可以用rgb模式给c赋值，具体颜色可以随意调节

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plt.scatter(x_values,y_values,c=(0,0,0.8),edgecolor='none',s=40)

颜色映射

人话：渐变色

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import matplotlib.pyplot as plt

# 生成1~1000，到1001停止，不包括1001
x_values = list(range(1,1001))
# 简洁易读，不愧是python
y_values = [x**2 for x in x_values]

plt.scatter(x_values,y_values,c=y_values,cmap=plt.cm.Blues,edgecolor='none',s=40) # 实参s为点的尺寸

# 设置图标标题并给坐标轴加上标签
plt.title("square number",fontsize=24) # 总标题和字体大小
plt.xlabel("x_value",fontsize=14) # x标题和字体大小
plt.ylabel("y_value",fontsize=14) # y标题和字体大小

# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14)

# 设置每个坐标轴的取值范围
plt.axis([0,1100,0,1100000])


plt.show()

这里我们将参数c设置成y值列表，并使用参数cmp选择颜色映射看看效果：
渐变

了解更多访问http://matplotlib.org/ ,单击Examples，滚动到Color Examples，再选择colormaps_reference

自动保存图表

将plotshow()改成plot.savefig

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plt.savefig('squares_plot.png',bbox_inches='tight')

第一个参数是文件名，第二个是去除图表空白处

随机漫步

创建 RandomWalk()类

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# 用choice做决策
from random import choice

class RandomWalk():
    """生成随机漫步数据的类，包含两个方法"""

    def __init__(self,num_points=5000):
        """初始化随机漫步属性"""
        self.num_points = num_points

        # 所有随机漫步都始于(0,0)
        self.x_values = [0]
        self.y_values = [0]

选择方向

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def fill_walk(self):
     """计算随机漫步包含的所有点"""

     # 不断漫步，直至列表到达指定长度
     while len(self.x_values) < self.num_points:
         # 前进方向与前进距离
         x_direction = choice([1,-1]) # 1向右走，-1向左走
         x_distance = choice([0,1,2,3,4]) # 走的步数
         x_step = x_direction * x_distance

         y_direction = choice([1,-1])
         y_distance = choice([0,1,2,3,4])
         y_step = y_direction * y_distance

         #禁止原地踏步
         if x_step == 0 and y_step == 0:
             continue

         # 计算下一个点位置,字典第-1个值就是从后往前数
         next_x = self.x_values[-1] + x_step
         next_y = self.y_values[-1] + y_step

         self.x_values.append(next_x)
         self.y_values.append(next_y)

绘制随机漫步

引入类绘制就行了

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import matplotlib.pyplot as plt

from random_walk import RandomWalk

# 绘制所有点
rw = RandomWalk()
rw.fill_walk()
plt.scatter(rw.x_values,rw.y_values,s=15)
plt.show()

模拟多次随机漫步

加个循环就行了

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import matplotlib.pyplot as plt

from random_walk import RandomWalk

# 不断的模拟随机漫步
while True:
    # 绘制所有点
    rw = RandomWalk()
    rw.fill_walk()
    plt.scatter(rw.x_values,rw.y_values,s=15)
    plt.show()

    keep_runing = input("是否停止随机漫步? (y/n): ")
    if keep_runing == 'y':
        break

给点着色

我们可以通过之前学的颜色渐变来表示点出现的先后顺序，也就是点的路径

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import matplotlib.pyplot as plt

from random_walk import RandomWalk

# 不断的模拟随机漫步
while True:
    # 绘制所有点
    rw = RandomWalk()
    rw.fill_walk()

    point_numbers = list(range(rw.num_points))
    plt.scatter(rw.x_values,rw.y_values,c=point_numbers,cmap=plt.cm.Blues,edgecolor='none',s=15)
    plt.show()

    keep_runing = input("是否停止随机漫步? (y/n): ")
    if keep_runing == 'y':
        break

显示起点和终点

我们可以让起点和终点变大并用不同颜色表示，这样可以让路径更加明了

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import matplotlib.pyplot as plt

from random_walk import RandomWalk

# 不断的模拟随机漫步
while True:
    # 绘制所有点
    rw = RandomWalk()
    rw.fill_walk()

    point_numbers = list(range(rw.num_points))
    plt.scatter(rw.x_values,rw.y_values,c=point_numbers,cmap=plt.cm.Blues,edgecolor='none',s=15)

    # 修饰起点终点
    plt.scatter(0,0,c='green',edgecolor='none',s=100)
    plt.scatter(rw.x_values[-1],rw.y_values[-1],c='red',edgecolor='none',s=100)

    plt.show()

    keep_runing = input("是否停止随机漫步? (y/n): ")
    if keep_runing == 'y':
        break

看看效果：
起点终点

隐藏坐标轴

我们关注的是随机漫步的路径，坐标轴多少有点碍眼，可以用一串又臭又长的方法，选false就行在《Python编程-从入门到实践》-【美】Eric Matthes 著这本书中的方法有问题，生成的图一片空白，需要先给plt.axes赋值再提前才能正常显示，可以看我下面改

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import matplotlib.pyplot as plt

from random_walk import RandomWalk

# 不断的模拟随机漫步
while True:
    # 绘制所有点
    rw = RandomWalk()
    rw.fill_walk()

    current_axes = plt.axes()
    current_axes.get_xaxis().set_visible(False)
    current_axes.get_yaxis().set_visible(False)

    point_numbers = list(range(rw.num_points))
    plt.scatter(rw.x_values,rw.y_values,c=point_numbers,cmap=plt.cm.Blues,edgecolor='none',s=15)

    # 修饰起点终点
    plt.scatter(0,0,c='green',edgecolor='none',s=100)
    plt.scatter(rw.x_values[-1],rw.y_values[-1],c='red',edgecolor='none',s=100)

    plt.show()

    keep_runing = input("是否停止随机漫步? (y/n): ")
    if keep_runing == 'y':
        break

隐藏之前：有坐标轴
隐藏：
w无坐标轴

增加点数

改个数字就行，但点变多了，点的大小也得变小，代码如下

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import matplotlib.pyplot as plt

from random_walk import RandomWalk

# 不断的模拟随机漫步
while True:
    # 绘制所有点
    rw = RandomWalk(50000)  # 增加数量
    rw.fill_walk()

    current_axes = plt.axes()
    current_axes.get_xaxis().set_visible(False)
    current_axes.get_yaxis().set_visible(False)

    point_numbers = list(range(rw.num_points))
    plt.scatter(rw.x_values,rw.y_values,c=point_numbers,cmap=plt.cm.Blues,edgecolor='none',s=1)

    # 修饰起点终点
    plt.scatter(0,0,c='green',edgecolor='none',s=10)
    plt.scatter(rw.x_values[-1],rw.y_values[-1],c='red',edgecolor='none',s=10)

    plt.show()

    keep_runing = input("是否停止随机漫步? (y/n): ")
    if keep_runing == 'y':
        break

调整尺寸适应屏幕

引入figure函数即可，可以指定图标的宽度，高度，分辨率和背景色，可以用形参dpi传入分辨率，figsize传入尺寸

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import matplotlib.pyplot as plt

from random_walk import RandomWalk

# 不断的模拟随机漫步
while True:
    # 绘制所有点
    rw = RandomWalk(50000)  # 增加数量
    rw.fill_walk()

    # 窗口尺寸
    plt.figure(dpi=128,figsize=(10,6))

    current_axes = plt.axes()
    current_axes.get_xaxis().set_visible(False)
    current_axes.get_yaxis().set_visible(False)

    point_numbers = list(range(rw.num_points))
    plt.scatter(rw.x_values,rw.y_values,c=point_numbers,cmap=plt.cm.Blues,edgecolor='none',s=1)

    # 修饰起点终点
    plt.scatter(0,0,c='green',edgecolor='none',s=10)
    plt.scatter(rw.x_values[-1],rw.y_values[-1],c='red',edgecolor='none',s=10)

    plt.show()

    keep_runing = input("是否停止随机漫步? (y/n): ")
    if keep_runing == 'y':
        break

最终效果：
艺术品

这又何尝不是一件艺术品