Matplotlib入门学习（一）

1.plot 

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,4])
plt.ylabel('some numbers')
plt.xlabel('测 试')
plt.show()

x轴的范围为0-3，y轴的范围为1-4!原因： 你向plot()命令提供单个列表或数组，则matplotlib假定它是一个y值序列，并自动为你生成x值。 由于 python 范围从 0 开始，默认x向量具有与y相同的长度，但从 0 开始。因此x数据是[0,1,2,3]。

plot()是一个通用命令，并且可接受任意数量的参数。 例如，要绘制x和y，你可以执行命令：

plt.plot([1,5,10,30],[2,4,6,20])

对于每个x,y参数对，有一个可选的第三个参数，它是指示图形颜色和线条类型的格式字符串。 格式字符串的字母和符号来自 MATLAB，并且将颜色字符串与线型字符串连接在一起。 默认格式字符串为"b-"，它是一条蓝色实线。 具体颜色和线条类型如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,4], [1,4,9,16], 'mv')
plt.axis([0, 6, 0, 20])
plt.show()

使用数组和不同格式字符串，在一条命令中绘制多个线条

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# evenly sampled time at 200ms intervals
t = np.arange(0., 5., 0.2)

# red dashes, blue squares and green triangles
plt.plot(t, t, 'r--', t, t**2, 'cp', t, t**3, 'mD')
plt.show()

处理多个图形和轴域

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def f(t):
    return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t)

t1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.1)
t2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)

plt.figure(1)
plt.subplot(211)
plt.plot(t1, f(t1), 'bo', t2, f(t2), 'k')

plt.subplot(212)
plt.plot(t2, np.cos(2*np.pi*t2), 'r-.')
plt.show()