Matplotlib快速入门

@小红花2025-06-19 11:32

目录

基本使用

解决中文乱码

一个坐标系绘制多个图像

多个坐标系绘制

基本使用

  • 什么是Matplotlib

    • 是专门用于开发2D图表(包括3D图表)
    • 以渐进，交互式方式实现数据可视化

  • 为什么要学习matplotlib

    • 可视化是在整个数据挖掘的关键辅助工具，可以清晰的理解数据，从而调整我们的分析方法
    • 能将数据进行可视化，更直接的呈现
    • 使数据更加客观，更具说服力
python 复制代码 
# 图形绘制流程：
import matplotlib.pyplot as plt
# 1创建画布
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=(100))
# figsize指定图形的长宽
# dpi指定图像的清晰度
# 2绘制图像
plt.plot([1,2],[10,20])
# 3显示图像
plt.show()
python 复制代码 
# 例子：折线图绘制与显示
import matplotlib.pyplot as plot
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)
plt.plot([1,2,3,4,5],[10,20,30,40,50])
plt.show()
python 复制代码 
# 例子：折线图
import matplotlib.pyplot as plt
import random

x = range(60)
y = [random.uniform(15,18) for I in x]

plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)
plt.plot(x,y)
plt.show()
python 复制代码 
# 添加自定义x，y刻度
import matplotlib.pyplot as plt
import random
from pylab import mpl

# 防止中文乱码
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]

x = range(60)
y = [random.uniform(15,18) for i in x]
# 添加x，y轴刻度
x_ticks_label = ['11点{}分'.format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)

plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)
plt.plot(x,y)

# 修改x，y轴坐标刻度显示,间隔为5
plt.xticks(x[::5],x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])

plt.show()
python 复制代码 
# 添加网格显示
# 添加网格显示,alpha表示透明度
plt.grid(True,linestyle="--",alpha=0.5)

import matplotlib.pyplot as plt
import random
from pylab import mpl

# 防止中文乱码
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]

x = range(60)
y = [random.uniform(15,18) for i in x]
# 添加x，y轴刻度
x_ticks_label = ['11点{}分'.format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)

plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)
plt.plot(x,y)

# 修改x，y轴坐标刻度显示,间隔为5
plt.xticks(x[::5],x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])
# 添加网格显示,alpha表示透明度
plt.grid(True,linestyle="--",alpha=0.5)
plt.show()
python 复制代码 
# 添加描述信息，x轴，y轴，标题
# 添加描述信息
plt.xlabel("时间",fontsize=20)
plt.ylabel("温度",fontsize=20)
plt.title("中午11点-12点某城市温度变化图",fontsize=20)

import matplotlib.pyplot as plt
import random
from pylab import mpl

# 防止中文乱码
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]

x = range(60)
y = [random.uniform(15,18) for i in x]
# 添加x，y轴刻度
x_ticks_label = ['11点{}分'.format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)

plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)
plt.plot(x,y)

# 修改x，y轴坐标刻度显示,间隔为5
plt.xticks(x[::5],x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])
# 添加网格显示,alpha表示透明度
plt.grid(True,linestyle="--",alpha=0.5)
# 添加描述信息
plt.xlabel("时间",fontsize=20)
plt.ylabel("温度",fontsize=20)
plt.title("中午11点-12点某城市温度变化图",fontsize=20)
plt.show()
python 复制代码 
# 图像保存
# 保存图像到指定路径
plt.savefig("test.png")
注意：plt.show()会释放figure资源，如果在显示图像之后保存图片将只能保存空图片
import matplotlib.pyplot as plt
import random
from pylab import mpl

# 防止中文乱码
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]

x = range(60)
y = [random.uniform(15,18) for i in x]
# 添加x，y轴刻度
x_ticks_label = ['11点{}分'.format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)

plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)
plt.plot(x,y)

# 修改x，y轴坐标刻度显示,间隔为5
plt.xticks(x[::5],x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])
# 添加网格显示,alpha表示透明度
plt.grid(True,linestyle="--",alpha=0.5)
# 添加描述信息
plt.xlabel("时间",fontsize=20)
plt.ylabel("温度",fontsize=20)
plt.title("中午11点-12点某城市温度变化图",fontsize=20)
# 保存图片
plt.savefig("test.png")
plt.show()

解决中文乱码

python 复制代码 
# 解决中文乱码问题
from pylab import mpl
# 设置显示中文字体
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]

# 有时候，字体更改后，会导致坐标轴中的部分字符无法正常显示，此  # 时需要更改axes.unicode_minus参数
# 设置正常显示符号
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

一个坐标系绘制多个图像

python 复制代码 
# 如何在一个坐标系中绘制多个图像？
多次plot

y_beijing = [random.uniform(1,3) for I in x]
y_shanghai = [random.uniform(15,18) for I in x]

plt.plot(x,y_beijing)
plt.plot(x,y_shanghai,color='r',linestyle='--')

import matplotlib.pyplot as plt
import random
from pylab import mpl

# 防止中文乱码
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]

x = range(60)
y = [random.uniform(15,18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1,3) for i in x]

# 添加x，y轴刻度
x_ticks_label = ['11点{}分'.format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)

plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)
plt.plot(x,y)
plt.plot(x,y_beijing,color='r',linestyle='--')

# 修改x，y轴坐标刻度显示,间隔为5
plt.xticks(x[::5],x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])
# 添加网格显示,alpha表示透明度
plt.grid(True,linestyle="--",alpha=0.5)
# 添加描述信息
plt.xlabel("时间",fontsize=20)
plt.ylabel("温度",fontsize=20)
plt.title("中午11点-12点某城市温度变化图",fontsize=20)
# 保存图片
plt.savefig("test.png")

plt.show()
python 复制代码 
# 显示图例
plt.plot(x,y_beijing,label="北京")
plt.plot(x,y_shanghai,label="上海")

# 显示图例
plt.legend(loc="best")

import matplotlib.pyplot as plt
import random
from pylab import mpl

# 防止中文乱码
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]

x = range(60)
y = [random.uniform(15,18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1,3) for i in x]

# 添加x，y轴刻度
x_ticks_label = ['11点{}分'.format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)

plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)
plt.plot(x,y,label="上海")
plt.plot(x,y_beijing,color='r',linestyle='--',label="北京")

# 修改x，y轴坐标刻度显示,间隔为5
plt.xticks(x[::5],x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])
# 添加网格显示,alpha表示透明度
plt.grid(True,linestyle="--",alpha=0.5)
# 添加描述信息
plt.xlabel("时间",fontsize=20)
plt.ylabel("温度",fontsize=20)
plt.title("中午11点-12点某城市温度变化图",fontsize=20)
# 保存图片
plt.savefig("test.png")
plt.legend(loc="best")

plt.show()

多个坐标系绘制

python 复制代码 
# 多个坐标系实现绘制
import matplotlib.pyplot as plt
import random
from pylab import mpl

# 防止中文乱码
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]

x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15,18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1,3) for i in x]

# 创建画布
fig,axes = plt.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize=(20,8),dpi=100)

axes[0].plot(x,y_shanghai,label="上海")
axes[1].plot(x,y_beijing,color='r',linestyle='--',label="北京")
plt.show()
python 复制代码 
# 修改其他的模块的代码
import matplotlib.pyplot as plt
import random
from pylab import mpl

# 防止中文乱码
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]

x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15,18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1,3) for i in x]

# 创建画布
fig,axes = plt.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize=(20,8),dpi=100)

axes[0].plot(x,y_shanghai,label="上海")
axes[1].plot(x,y_beijing,color='r',linestyle='--',label="北京")

# 添加x，y轴刻度
x_ticks_label = ['11点{}分'.format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)

# 修改x，y轴坐标刻度显示,间隔为5
axes[0].set_xticks(x[::5])
axes[0].set_yticks(y_ticks[::5])
axes[0].set_xticklabels(x_ticks_label[::5])
axes[1].set_xticks(x[::5])
axes[1].set_yticks(y_ticks[::5])
axes[1].set_xticklabels(x_ticks_label[::5])

# 添加网格显示,alpha表示透明度
axes[0].grid(True,linestyle="--",alpha=0.5)
axes[1].grid(True,linestyle="--",alpha=0.5)

# 添加描述信息
axes[0].set_xlabel("时间")
axes[0].set_ylabel("温度")
axes[0].set_title("中午11点-12点某城市温度变化图",fontsize=20)
axes[1].set_xlabel("时间")
axes[1].set_ylabel("温度")
axes[1].set_title("中午11点-12点某城市温度变化图",fontsize=20)

# 保存图片
plt.savefig("test.png")

# 添加图例
axes[0].legend(loc=0)
axes[1].legend(loc=0)

plt.show()
python 复制代码 
# 使用numpy绘制sin图像
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 准备数组
x = np.linspace(-10,10,1000)
y = np.sin(x)

# 创建画布
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)

# 绘制函数图像
plt.plot(x,y)

# 添加网格显示
plt.grid()

# 显示图像
plt.show()
相关推荐
仟濹3 天前
「Matplotlib 入门指南」 Python 数据可视化分析【数据分析全栈攻略：爬虫+处理+可视化+报告】
python·信息可视化·数据分析·matplotlib
Jay_277 天前
cloudstudio腾讯云：matplotlib 设置中文字体
腾讯云·matplotlib
Gyoku Mint12 天前
机器学习×第二卷：概念下篇——她不再只是模仿，而是开始决定怎么靠近你
人工智能·python·算法·机器学习·pandas·ai编程·matplotlib
搏博13 天前
将图形可视化工具的 Python 脚本打包为 Windows 应用程序
开发语言·windows·python·matplotlib·数据可视化
Code_流苏16 天前
Python趣学篇：交互式词云生成器（jieba + Tkinter + WordCloud等）
python·pillow·matplotlib·tkinter·wordcloud·jieba分词·词云生成器
AndrewHZ18 天前
【图像处理入门】2. Python中OpenCV与Matplotlib的图像操作指南
图像处理·python·opencv·计算机视觉·matplotlib·图像操作
无闻墨客19 天前
数据可视化--使用matplotlib绘制高级图表
python·机器学习·信息可视化·matplotlib·可视化·数据可视化
Echo-J20 天前
数据可视化（第4、5、6次课）
python·信息可视化·matplotlib·数据可视化
ayas1231922 天前
numpy与matplotlib学习——数据可视化入门
学习·numpy·matplotlib
热门推荐
01扣子（coze）实战|我用扣子搭建了一个自动分析小红薯笔记内容的AI应用|详细步骤拆解02Coze扣子平台完整体验和实践（附国内和国际版对比）03KGG转MP3工具|非KGM文件|解密音频04AI Agent | Coze 插件使用指南：从功能解析到实操步骤05DeepSeek各版本说明与优缺点分析06从零安装 LLaMA-Factory 微调 Qwen 大模型成功及所有的坑07字节跳动“扣子空间”AI智能体全解析08零代码入门 | Coze——让大模型接入自己的数据库09YOLOv8入门 | 重要性能衡量指标、训练结果评价及分析及影响mAP的因素【发论文关注的指标】10免费可用！最强AI数字人对口型神器：让照片开口说话唱歌，支持多人对口型+全身动作，1分钟学会！（附保姆级教程）