安装

　　用conda来安装

　　我们使用conda软件包来满足所有要求，在conda安装期间不需要，设置conda环境。在Anaconda Prompt下执行conda命令安装matplotlib包。执行命令是：

 　conda install matplotlib 

　　安装完成之后，就可以在命令窗口或者Anaconda Spyder编程环境使用Matplotlib绘制数学图形

使用指南

　　本教程介绍了一些基本的用法模式和最佳实践，以帮助您开始使用Matplotlib。

注意

Pyplot的状态机环境的行为类似于MATLAB，对于具有MATLAB经验的用户应该最熟悉。

 import matplotlib.pyplot as plt#（导入plt）

 #可视化的x轴的坐标即数据在x轴的位置

 x = range(2,26,2)

 #数据在y轴的位置，是可迭代对象

 #x轴和y轴的数据一起组成了所有要绘制出的坐标 分别是（2,15），（4,13），（6,14.5）。。。。。

 y = [15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15]

 plt.plot(x,y)#传入x和y，通过plot绘制出折线图

 #在执行程序的时候展示图形

 plt.show()

 import matplotlib.pyplot as plt#（导入plt）

 #可视化的x轴的坐标即数据在x轴的位置

 x = range(2,26,2)

 #数据在y轴的位置，是可迭代对象

 #x轴和y轴的数据一起组成了所有要绘制出的坐标 分别是（2,15），（4,13），（6,14.5）。。。。。

 y = [15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15]

 #设置图片大小

 plt.figure(figsize=(15,6),dpi=80)#figure图形图表的意思,在这里值得是我们画的图

 #通过实例化一个figure并且传入参数，能够在后台自动使用figure实例

 #在图片模糊的时候可以传入dpi参数，让图片更加清晰

 #x轴的刻度是系统自动分配所以我们想自己显示我们想要的刻度

 #即传入x这个x可以是自己自定义的

 plt.xticks(x)

 #y轴与x轴一样

 plt.yticks(range(min(y),max(y)+1))

 plt.plot(x,y)#传入x和y，通过plot绘制出折线图

 #保存

 plt.savefig("./tep.png")#可以保存为.svg这种矢量图格式，放大不会有锯齿，即不会失真

 #在执行程序的时候展示图形

 plt.show()

图片大小、刻度、保存

 import matplotlib.pyplot as plt

 import random

 plt.rc('font', family='SimHei', size=14)  ##显示中文

 #size=7 表示中文字体大小，根据自己需要调整

 #设置显示中文的字体 fc-list :lang=zh linux mac os

 #因为y要对应x的个数所以应该有120次的y值

 y = [random.randint(20,35) for i in range(0,121)]

 x = range(0,121)

 #画布大小 还有高清度

 plt.figure(figsize=(20,10),dpi=100)

 _xticks_lable = ["10点{}分".format(i) for i in range(60)]

 _xticks_lable += ["11点{}分".format(i) for i in range(61)]

 #第一个参数x轴显示的刻度  第二个参数是x轴显示字符串 第三个参数是显示字符串的旋转角度（发现中文显示不出来，因此需要设置显示的字体）

 plt.xticks(list(x)[::3],_xticks_lable[::3],rotation=45)

 #这个设置y轴显示的步长

 plt.yticks(range(0,40))

 #给我的图形标题

 plt.title("10点到12点每分钟温度变化情况")

 #横坐标显示的标签

 plt.xlabel("时间")

 #纵坐标显示的标签

 plt.ylabel("温度（℃）")

 #画图

 plt.plot(x,y)

 #显示屏幕上

 plt.show()

 import matplotlib.pyplot as plt

 plt.rc("font",family="SimHei",size=14)

 x = range(11,30)

 y = [10,1,1,2,4,3,2,3,4,4,5,6,5,4,3,3,1,1,1]

 #这三个都是对坐标轴的描述信息

 plt.title("11岁到30岁每年交女朋友的数量示意图")

 plt.xlabel("年龄")

 plt.ylabel("女朋友个数")

 #这两个是对坐标轴的显示刻度描述

 xticks_label = ["{}岁".format(i) for i in range(11,31)]

 plt.xticks(list(x),xticks_label,rotation=45)

 plt.yticks(range(11))

 plt.plot(x,y)

 plt.show()

 import matplotlib.pyplot as plt

 plt.rc("font",family="SimHei",size=14)

 x = range(11,31)

 y1 = [1,0,1,1,2,4,3,2,3,4,4,5,6,5,4,3,3,1,1,1]

 y2 = [1,0,3,1,2,2,3,3,2,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]

 #画布加上x y轴的标签名字

 a1 = plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)

 plt.title("我和同桌11岁到30岁每年交女朋友的数量示意图")

 plt.xlabel("年龄")

 plt.ylabel("女朋友个数")

 #x y 轴刻度

 _xticks_label = ["{}岁".format(i) for i in range(11,31)]

 plt.xticks(x,_xticks_label)

 plt.yticks(range(8))

 #为了更好的观看 添加网格效果  可以加颜色（16进制） 线的款式 线条粗细linewidth  透明度alpha

 plt.grid(alpha=0.5,linestyle="-.")#参数alpha 0到1之间调动

 #画出来  可以加颜色 线的款式 线条粗细linewidth  透明度alpha

 plt.plot(x,y1,label="自己",color="orange",linestyle=":")

 plt.plot(x,y2,label="同桌",color="cyan",linestyle="--")

 #添加图例  更好观看折线谁是谁 更加客观看懂

 plt.legend(loc="upper left")#可以放置图例的位置数字0-10或者看源码输入

 #展示

 plt.show()