【Python可视化学习--Matplotlib初相识】

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一、认识Matplotlib

Matplotlib是一个Python 2D绘图库，能够以多种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版物质量的图形，用来绘制各种静态，动态，交互式的图表。

Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython Shell、Jupyter notebook，Web应用程序服务器和各种图形用户界面工具包等。

Matplotlib是Python数据可视化库中的泰斗，它已经成为python中公认的数据可视化工具，我们所熟知的pandas和seaborn的绘图接口其实也是基于matplotlib所作的高级封装。

为了对matplotlib有更好的理解，让我们从一些最基本的概念开始认识它，再逐渐过渡到一些高级技巧中。

二、一个最简单的绘图例子

Matplotlib的图像是画在figure（如windows，jupyter窗体）上的，每一个figure又包含了一个或多个axes（一个可以指定坐标系的子区域）。最简单的创建figure以及axes的方式是通过pyplot.subplots命令，创建axes以后，可以使用Axes.plot绘制最简易的折线图。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()  # 创建一个包含一个axes的figure
ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3]) # 绘制图像,先写横坐标，再写纵坐标
plt.show()

绘图结果：

可以看到最后一句代码plt.show()起到让图像直接展示出来的作用，若去掉最后一句运行结果如下：