matplotlib 画图_如何使用matplotlib画图

这里介绍一些重要的要素，title：一个图的标题，x axis label：横轴标签，y axis label：竖轴标签，major tick：主要刻度，minor tick：次要刻度，major tick label：主要刻度标签，minor tick label：次要刻度标签，spines：外框，legend：图例，axes：轴，grid：网格。

为了控制图片让其符合我们的要求，在pyplot中直接调用相关的函数修改即可，比如要设置标题可以使用pyplot.title(‘图片名’)，其他的可以按照相应的函数进行修改，可以参考下面这个例子：

"""matplotlib基本用法
使用plot模块画图
基本用法如下所示
the statistics of this file:
lines(count)    understand_level(h/m/l)    classes(count)    functions(count)    fields(count)
000000000053    ----------------------l    00000000000000    0000000000000000    ~~~~~~~~~~~~~
"""import timeimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter
__author__ = '与C同行'if __name__ == '__main__':print(f'当前时间:{time.ctime()}')print()# 获得一个轴
    ax = plt.subplot()
    x = [1, 2, 3]
    y = [1, 4, 9]
    plt.plot(x, y)# 设置标题
    plt.title('y=x^2')# 设置x轴与y轴的标签
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('y')# 设置y轴刻度# 主刻度
    y_locator = MultipleLocator(2)
    ax.yaxis.set_major_locator(y_locator)# 次刻度
    y_minor_locator = MultipleLocator(0.5)
    ax.yaxis.set_minor_locator(y_minor_locator)# 设置y轴刻度数值形式
    y_formatter = FormatStrFormatter('%5.1f')
    ax.yaxis.set_major_formatter(y_formatter)# 限制x坐标
    plt.xlim(0, 4)# 替换x坐标
    plt.xticks([1, 2, 3], ["1'", "2'", "3'"])# 显隐外框
    ax.spines['top'].set_visible(False)
    ax.spines['right'].set_visible(False)# 注解
    plt.annotate('annotate', xy=(2, 4))# 文字
    plt.text(3, 8, 'text')
    plt.show()

除了上面介绍的要素，在这个例子中又多了注解和文字的概念，在一个图片中可能会注解其中特定点的含义或者表达一些特殊的意义，所以添加文字也是相当重要的，如果使用pyplot模块不能达到要求时，这个时候要考虑结合matplotlib库的其他模块一起来实现目的。