linux python matplotlib 使用,python绘图工具matplotlib在linux下安装和使用

工具介绍：matplotlib 是Python编程语言的一个绘图库及其数值数学扩展 NumPy。它为利用通用的图形用户界面工具包，

如Tkinter, wxPython, Qt或GTK+向应用程序嵌入式绘图提供了面向对象的应用程序接口(API)。还有一个基于状态机(如开放

图形库OpenGL)的程序pylab接口，设计成与MATLAB非常类似--尽管使用起来有些不堪。SciPy就利用了matplotlib。

Ubuntu下安装：

在Debian/Ubuntu系统下安装Python, Numpy和Matplotlib的最佳方式是使用apt-get等软件包管理器. 避免源码包形式的安装, 因为包的依赖关系较难处理.

安装numpy只需要输入下面的命令:

sudo apt-get install python-numpy

sudo apt-get install python-scipy

在确保上面两个安装正确的情况下, 再安装matplotlib库，注意

安装matplotlib方式有很多，最好的方式就是和你使用的操作系统、你已经安装了的软件以及你想怎么使用它紧密结合。

sudo apt-get python-matplotlib

使用实例：

曲线图：

>>> import matplotlib.pyplot as plt

>>> import numpy as np

>>> a = np.linspace(0,10,100)

>>> b = np.exp(-a)

>>> plt.plot(a,b)

>>> plt.show()

直方图：

>>> import matplotlib.pyplot as plt

>>> from numpy.random import normal,rand

>>> x = normal(size=200)

>>> plt.hist(x,bins=30)

>>> plt.show()

散点图：

>>> import matplotlib.pyplot as plt

>>> from numpy.random import rand

>>> a = rand(100)

>>> b = rand(100)

>>> plt.scatter(a,b)

>>> plt.show()

3D图

>>> from matplotlib import cm

>>> from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

>>> import matplotlib.pyplot as plt

>>> import numpy as np

>>> fig = plt.figure()

>>> ax = fig.gca(projection='3d')

>>> X = np.arange(-5, 5, 0.25)

>>> Y = np.arange(-5, 5, 0.25)

>>> X, Y = np.meshgrid(X, Y)

>>> R = np.sqrt(X**2 + Y**2)

>>> Z = np.sin(R)

>>> surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm)

>>> plt.show()

各种实例参看：

https://matplotlib.org/devdocs/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.subplots.html

https://matplotlib.org/examples/pylab_examples/subplots_demo.html

https://github.com/unpingco/Python-for-Signal-Processing

python 绘图工具 matplotlib 入门

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