????Matplotlib 可能是 Python 2D-繪圖領(lǐng)域使用最廣泛的套件。它能讓使用者很輕松地將數(shù)據(jù)圖形化，并且提供多樣化的輸出格式

matplotlib三層結(jié)構(gòu)

1. 容器層

對畫布進(jìn)行創(chuàng)建，定義相關(guān)屬性

• 畫板層Canvas
• 畫布層Figure（可指定畫布屬性，大小、清晰度等）
• 繪圖區(qū)/坐標(biāo)系（可指定多區(qū)域、坐標(biāo)系顯示，通過figure、axes對象）

2. 輔助顯示層

增加相關(guān)顯示功能、描述

• 修改x、y軸刻度（plt.x/yticks()）
• 添加描述信息（plt.x/ylabel();plt.title()）
• 添加網(wǎng)格（plt.grid()）

3. 圖像層

具體描繪的圖像風(fēng)格、種類等等

I. 折線圖

plt.plot()

• 設(shè)置畫布屬性以及保存圖像
  figsize：大小 dpi：清晰度

• 多個坐標(biāo)系顯示

plt.subplots
figure, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, **fig_kw)

axes[0].方法名()

II. 散點圖

plt.scatter（x，y）

III. 柱狀圖

matplotlib.pylot.bar(x,y, width, align='center', **kwargs)

IV. 直方圖

matplotlib.pylot.hist(x,y, bins=None, normed=None, **kwargs)

bins（組數(shù)） = (max(x)-min(x))//(組距)

V. 餅圖

plt.pie(x, labels=autopct=,color=)

• x,數(shù)量，自動計算占比

• labels，每部分名稱

• actopct 占比顯示指定%1.2f%%

• color 每部分顏色

• plt.axis('equal')——保證餅圖圓形，保證長寬一致

總結(jié)

????總得來說，Matplotlib繪圖過程無非幾步：
1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
2. 創(chuàng)建畫布
3. 繪制圖像（根據(jù)不同圖像類別調(diào)用不同方法）
4. 輔助繪制（刻度、圖例等）
5. 圖像顯示/保存

• 更多相關(guān)方法可以去官網(wǎng)的api上查詢文檔：matplotlib：

示例（ 溫度變化折線圖）

import matplotlib.pyplot as plt
import random


if __name__ == '__main__':
    #準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
    x = range(60)
    y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]
    #創(chuàng)建畫布
    plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

    #繪制圖像
    plt.plot(x, y_shanghai, color='b', linestyle='--', label='上海')

    #顯示圖例
    plt.legend()

    #準(zhǔn)備x、y的刻度以及刻度說明
    x_label = ["11點{}分".format(i) for i in x]
    plt.xticks(x[::5], x_label[::5])
    plt.yticks(range(0, 40, 5))

    #添加網(wǎng)格
    plt.grid(linestyle='--', alpha=0.5)

    plt.xlabel("時間變化")
    plt.ylabel("溫度變化")
    plt.title("某城市11點到12點溫度變化")

    plt.show()