matplotlib基础知识
matpltlib中的基本图表包括的元素
1.x轴和y轴：水平和垂直的轴线
2.x轴和y轴的刻度：刻度标识坐标值的分隔，包括最小刻度和最大刻度
3.x轴和y轴刻度：表示特定坐标轴的值
4.绘图区域：实际绘图的区域
绘制单一曲线的图
代码如下
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import numpy as np
x = np.linspace(0,2*np.pi,50) #，定义自变量的取值，并返回把范围分成50份
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y)
sin(x)
cos(x)
绘制多条曲线的图
x = np.linspace(0,2*np.pi,50) #定义自变量的取值，并返回把范围分成50份
y = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.plot(x,y) #自变量相同
plt.plot(x,y2)
绘制多条曲线也可以在plot()函数中添加多对x，y值
plt.plot(x,y,x,np.cos(x))
[<matplotlib.lines.Line2D at 0x104ac898>,<matplotlib.lines.Line2D at 0x104ac9e8>]看返回结果可知道，返回值其实是一个列表
添加网格线
plt.grid()
plt.plot(x,y,x,np.cos(x))
plt.grid()
plt.savefig("./image/grid.jpg")
视图中添加子视图
fig=plt.figure(figsize=(12,3)) #设置子视图的尺寸
axes = fig.add_subplot(1,2,1) #根据面向对象的思想创建子视图对象，指定子视图在视图中的位置，添加子视图为一行，两列，第一个
axes.plot(x,y) #画出子视图
axes.grid()
axes = fig.add_subplot(1,2,2) #添加子视图为一行两列，第二个
axes.plot(x,y)
axes.grid(color ="red",alpha =1.0,linestyle = "-.",linewidth = 0.5) #视图中附带网格线，并设置网格线的颜色，线的明暗程度，线宽。
plt.savefig("./image/fen.jpg") #保存视图
设置坐标轴界限坐标轴界限
axis():获取或设置某些轴属性的方便方法。
参数:
pro =[‘on‘，‘off‘，‘equal‘，‘scaled‘，‘tight‘,‘auto‘,‘normal‘,‘image‘,‘square‘]
如果axis方法没有任何参数，则返回当前坐标轴的上下限(xmin=,ymin = )
plt.plot(pro[2])
plt.axis() 分别为（-2,10）和（-1,2）
设置横纵坐标的范围，是一个列表很纵坐标相等
如：
x = np.linspace(0,2*np.pi,100)
plt.plot(x,np.sin(x))
plt.xlim([-1,7])
plt.ylim([-1,1])
坐标轴标签
xlable方法和ylable方法
如：plt.xlabel(‘X‘,fontsize=25,color=‘red‘) #fontsize设置标签字体大小，color设置字体颜色
plt.ylabel("f(x)=sin(x)",fontsize = 25,color="green",rotation=90) #rotation设置标签旋转的角度
title()设置图形标题
plt.title("正弦波sin",fontproperties="KaiTi",fontsize=25) #fontproperties设置字体样式
设置全局字体
from matplotlib.pyplot import rcParams
rcParams["font.sans-serif"]="KaiTi" #对全局的字体进行设置
rcParams["axes.unicode_minus"]=False #对符号进行设值，不设置显示方框
图例：两种方法
1.【推荐使用】在plot函数中增加label参数，在legend方法中传入字符串列表
如：plt.plot(x, x*3.0, label=‘Fast‘)
plt.plot(x, x/3.0, label=‘Slow‘)
plt.legend()
2.legend方法中传入字符串列表
如：plt.plot(x,np.sin(x),x,np.cos(x))
plt.legend(["sin","cos"])
#属性 loc设置图例位置，若给定元祖，则设置图例在整个视图中的位置
ncol设置图例样式（1代表纵向（默认），2代表横向）
所有的字体样式对照：
保存图片
figure.savefig()
参数：dpi：图形分辨率
facecolor()图像的背景色，默认为w（白色）
如：给子视图添加背景颜色：plt.subplot(1,1,1,facecolor = "#f7f7f7")
给主视图添加背景颜色：plt.savefig("./image/label2.jpg",dpi= 300,facecolor="green")
设置plot的样式风格
plot语句中支持除了X,Y以外的参数，以字符串形式存在，来控制颜色，线型，点型等要素
语法格式：plt.plot(X,Y,"format",.....)
①.设置颜色：color或c 可以是颜色英文名，也可以是十六进制数
如：plt.plot(x,np.sin(x),color =np.random.rand(3))，让随机添加颜色
②.透明度设置：alpha 是一个小于1的浮点数，设置线型的颜色深浅
③.线型：linestyle或ls
④.线宽：linewidth 设置线型的宽度
如：plt.plot(x,np.sin(x),color ="red",alpha =1,ls = "steps",linewidth = 2 )
⑤.不同宽度的破折线：dashes 用来设置破折线的各段的宽度
如：plt.plot(x,np.cos(x),dashes = [5,3]) #线段和空格的比例为5:3
⑥.点型：marker 给图像线型上添加点，
点的样式
marker的属性
如：
plt.plot(x,x**(1/2),marker= "*",markersize=10,markerfacecolor ="red",markeredgecolor = "y")
多个曲线不同属性设置方式（三种）
1.多个都进行设置时，无需声名属性plt.plot(x1,y1,fmt,x2,y2,fmt2......)
如：
x = np.linspace(0.1,10,10)
plt.plot(x,x**(2),"r*-.",x,1/x,"go:") #属性可以连用
2.对实例使用一系列的setter方法
x = np.linspace(-2,2,100000)
line, = plt.plot(x,((np.cos(x)**(1/2))*np.cos(200*x)+(abs(x)**(1/2))-1)*(4-x**3)**0.01)
line.set_linestyle(":")
line.set_color("black")
3.使用setp()方法进行属性设置
x = np.linspace(-2,2,100000)
line, = plt.plot(x,((np.cos(x)**(1/2))*np.cos(200*x)+(abs(x)**(1/2))-1)*(4-x**3)**0.01)
plt.setp(line,color = "r",alpha = 0.6,ls = "-.")
原文地址：https://www.cnblogs.com/kuangkuangduangduang/p/10300506.html