初识matplotlib

先插一点题外话：解决NameError: name 'reload' is not defined问题：

对于python3.4及更高：

import importlib
importlib.reload(sys)

下面是正题：

在matplotlib中，整个图像为一个Figure对象。在Figure对象中可以包含一个或者多个Axes对象。每个Axes(ax)对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域。所属关系如下：

其中：title为图像标题，Axis为坐标轴, Label为坐标轴标注，Tick为刻度线，Tick Label为刻度注释。各个对象关系可以梳理成以下内容：

以上摘自https://www.cnblogs.com/nju2014/p/5620776.html

matplotlib.pyplot.figure的用法:

figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)

• num:图像编号或名称，数字为编号 ，字符串为名称
• figsize:指定figure的宽和高，单位为英寸；
• dpi参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，缺省值为80
• facecolor:背景颜色
• edgecolor:边框颜色
• frameon:是否显示边框

import matplotlib.pyplot as plt
创建自定义图像
fig=plt.figure(figsize=(4,3),facecolor='blue')
plt.show()

matplotlib.pyplot.subplot的用法：

subplot(nrows,ncols,sharex,sharey,subplot_kw,**fig_kw)

subplot可以规划figure划分为n个子图，但每条subplot命令只会创建一个子图 

import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt  
x = np.arange(0, 100)  
#作图1
plt.subplot(221)  
plt.plot(x, x)  
#作图2
plt.subplot(222)  
plt.plot(x, -x)  
 #作图3
plt.subplot(223)  
plt.plot(x, x ** 2)  
plt.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3)
#作图4
plt.subplot(224)  
plt.plot(x, np.log(x))  
plt.show()  

matplotlib.pyplot.subplots的用法：

subplots参数与subplot相似

import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 100)  
#划分子图
fig,axes=plt.subplots(2,2)
ax1=axes[0,0]
ax2=axes[0,1]
ax3=axes[1,0]
ax4=axes[1,1]

#作图1
ax1.plot(x, x)  
#作图2
ax2.plot(x, -x)
 #作图3
ax3.plot(x, x ** 2)
ax3.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3)
#作图4
ax4.plot(x, np.log(x))  
plt.show() 

matplotlib.pyplot.figure.add_subplot的用法:

add_subplot的参数与subplots的相似

import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt  
x = np.arange(0, 100)  
#新建figure对象
fig=plt.figure()
#新建子图1
ax1=fig.add_subplot(2,2,1)      
ax1.plot(x, x) 
#新建子图3
ax3=fig.add_subplot(2,2,3)
ax3.plot(x, x ** 2)
ax3.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3)
#新建子图4
ax4=fig.add_subplot(2,2,4)
ax4.plot(x, np.log(x))  
plt.show()

matplotlib.pyplot.figure.add_axes的用法:

add_axes为新增子区域，该区域可以座落在figure内任意位置，且该区域可任意设置大小

add_axes参数可参考官方文档:http://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.figure.Figure.html#matplotlib.figure.Figure

import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt  

#新建figure
fig = plt.figure()
# 定义数据
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
y = [1, 3, 4, 2, 5, 8, 6]
#新建区域ax1
#figure的百分比,从figure 10%的位置开始绘制, 宽高是figure的80%
left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8
# 获得绘制的句柄
ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
ax1.plot(x, y, 'r')
ax1.set_title('area1')

#新增区域ax2,嵌套在ax1内
left, bottom, width, height = 0.2, 0.6, 0.25, 0.25
# 获得绘制的句柄
ax2 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
ax2.plot(x,y, 'b')
ax2.set_title('area2')

plt.show() 

以上摘自https://blog.csdn.net/helunqu2017/article/details/78662877

matplotlib.pyplot中add_subplot方法参数111的含义：

import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import *
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(349)
ax.plot(x,y)
plt.show()

参数349的意思是：将画布分割成3行4列，图像画在从左到右从上到下的第9块，如下图：

那第十块怎么办，3410是不行的，可以用另一种方式(3,4,10)。

import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import *
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(2,1,1)
ax.plot(x,y)
ax = fig.add_subplot(2,2,3)
ax.plot(x,y)
plt.show()

以上摘自https://blog.csdn.net/zahuopuboss/article/details/54895890

matplotlib.pyplot.scatter的用法：

见https://blog.csdn.net/anneqiqi/article/details/64125186

matplotlib.pyplot.plot的用法：

https://blog.csdn.net/chinwuforwork/article/details/51786967