Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。

Windows 系统安装 Matplotlib

进入到 cmd 窗口下，执行以下命令：

python -m pip install -U pip setuptools

python -m pip install matplotlib

Linux 系统安装 Matplotlib

可以使用 Linux 包管理器来安装：

Debian / Ubuntu：

sudo apt-get install python-matplotlib

Fedora / Redhat：

sudo yum install python-matplotlib

Mac OSX 可以使用 pip 命令来安装：

sudo python -mpip install matplotlib

安装完后，你可以使用 python -m pip list 命令来查看是否安装了 matplotlib 模块。

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt 

x = np.arange(1,11)

y =  2  * x +  5

plt.title("Matplotlib demo")

plt.xlabel("x axis caption")

plt.ylabel("y axis caption")

plt.plot(x,y) plt.show()

图形由 show() 函数显示。

图形中文显示

Matplotlib 默认情况不支持中文，我们可以使用以下简单的方法来解决：

首先下载字体（注意系统）：https://www.fontpalace.com/font-details/SimHei/

SimHei.ttf 文件放在当前执行的代码文件中：

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

import matplotlib

# fname 为 你下载的字体库路径，注意 SimHei.ttf 字体的路径

zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname="SimHei.ttf") 

x = np.arange(1,11)

y =  2  * x +  5

plt.title("天生自然", fontproperties=zhfont1) 

# fontproperties 设置中文显示，fontsize 设置字体大小

plt.xlabel("x 轴", fontproperties=zhfont1)

plt.ylabel("y 轴", fontproperties=zhfont1)

plt.plot(x,y)

plt.show()

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)

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt 

x = np.arange(1,11)

y =  2  * x +  5

plt.title("Matplotlib demo")

plt.xlabel("x axis caption")

plt.ylabel("y axis caption")

plt.plot(x,y,"ob")

plt.show()

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 计算正弦曲线上点的 x 和 y 坐标

x = np.arange(0,  3  * np.pi,  0.1)

y = np.sin(x)

plt.title("sine wave form")

# 使用 matplotlib 来绘制点

plt.plot(x, y)

plt.show()

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 计算正弦和余弦曲线上的点的 x 和 y 坐标

x = np.arange(0,  3  * np.pi,  0.1)

y_sin = np.sin(x)

y_cos = np.cos(x)

# 建立 subplot 网格，高为 2，宽为 1

# 激活第一个 subplot

plt.subplot(2,  1,  1)

# 绘制第一个图像

plt.plot(x, y_sin)

plt.title('Sine')

# 将第二个 subplot 激活，并绘制第二个图像

plt.subplot(2,  1,  2)

plt.plot(x, y_cos)

plt.title('Cosine')

# 展示图像

plt.show()

pyplot 子模块提供 bar() 函数来生成条形图。

from matplotlib import pyplot as plt

x =  [5,8,10]

y =  [12,16,6]

x2 =  [6,9,11]

y2 =  [6,15,7]

plt.bar(x, y, align =  'center')

plt.bar(x2, y2, color =  'g', align =  'center')

plt.title('Bar graph')

plt.ylabel('Y axis')

plt.xlabel('X axis')

plt.show()

numpy.histogram() 函数是数据的频率分布的图形表示。 水平尺寸相等的矩形对应于类间隔，称为 bin，变量 height 对应于频率。

numpy.histogram()函数将输入数组和 bin 作为两个参数。 bin 数组中的连续元素用作每个 bin 的边界。

import numpy as np 

a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27])

np.histogram(a,bins =  [0,20,40,60,80,100])

hist,bins = np.histogram(a,bins =  [0,20,40,60,80,100])

print (hist)

print (bins)

Matplotlib 可以将直方图的数字表示转换为图形。 pyplot 子模块的 plt() 函数将包含数据和 bin 数组的数组作为参数，并转换为直方图。

from matplotlib import pyplot as plt

import numpy as np  

a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27])

plt.hist(a, bins =  [0,20,40,60,80,100])

plt.title("histogram")

plt.show()