Python数据分析：Matplotlib 绘图练习

📊 带你手把手读懂这段超详细的 Matplotlib 绘图代码

大家好呀～今天不讲理论，不堆概念，我们就逐行拆解一段完整的 Matplotlib 代码，看看高手是怎么把一张图画得既专业又好看的！

这段代码绘制了经典的 sin(x) 和 cos(x) 函数图像，还加了注释、标记、填充区域、坐标轴美化......堪称"教科书级"示例。

更重要的是------代码一行都不能删，每一行都有它的作用！

准备好了吗？我们从头开始，一步一步来👇

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✅ 第一步：导入库 + 中文支持

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# === 全局配置：中文字体与负号显示 ===
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

• matplotlib.pyplot 是绘图核心，numpy 用来生成数学数据。

• 下面两行是解决中文显示问题的经典配置：

  • SimHei（黑体）让图中的中文正常显示；

  • axes.unicode_minus=False 避免负号显示成方框（比如 -π 变成 □π）。

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💡 如果你用 Mac，可能要把 'SimHei' 换成 'Arial Unicode MS' 或 'PingFang SC'。

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✅ 第二步：创建画布

# === 创建画布与坐标轴（推荐写法）===
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

• 使用 plt.subplots() 是现代 Matplotlib 的推荐写法 ，比直接用 plt.plot() 更灵活。

• figsize=(10, 6) 设置图像宽高为 10×6 英寸，避免图形太小看不清。

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✅ 第三步：生成数据

# === 生成数据 ===
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)
y1 = np.sin(x)   # sin(x)
y2 = np.cos(x)   # cos(x)

• linspace 在 \[-π, π\] 区间生成 256 个均匀点（足够平滑）。

• y1 和 y2 分别是正弦和余弦函数值。

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✅ 第四步：画两条曲线

# === 绘制曲线 ===
ax.plot(x, y1, "b-", lw=2.5, label="正弦 sin(x)")
ax.plot(x, y2, "r-", lw=2.5, label="余弦 cos(x)")

• "b-" 表示蓝色实线，"r-" 是红色实线；

• lw=2.5 让线条更粗，视觉效果更好；

• label 用于后面生成图例（legend）。

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✅ 第五步：设置坐标轴范围

# === 设置坐标轴范围 ===
ax.set_xlim(x.min() * 1.5, x.max() * 1.5)
ax.set_ylim(y2.min() * 1.5, y2.max() * 1.5)

• X 轴左右多留点空白（乘以 1.5），Y 轴同理，避免曲线贴边。

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✅ 第六步：自定义刻度标签（用 LaTeX！）

# === 设置刻度与标签（LaTeX 格式）===
ax.set_xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi])
ax.set_xticklabels([r'$-\pi$', r'$-\pi/2$', r'$0$', r'$\pi/2$', r'$\pi$'])
ax.set_yticks([-1, 0, 1])

• 手动指定 X 轴的关键位置（-π, -π/2, ..., π）；

• 用 r'$...$' 写 LaTeX 数学符号，让标签变成漂亮的公式；

• Y 轴只标 -1, 0, 1，简洁明了。

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✅ 第七步：把坐标轴移到原点（十字交叉！）

# === 移动坐标轴到原点（十字交叉）===
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

这是最酷的一步！默认坐标轴在边框，但这里：

• 隐藏了右边和上边的边框（set_color('none')）；

• 把 X 轴移到 Y=0 的位置，Y 轴移到 X=0 的位置；

• 最终形成 过原点的十字坐标系，数学感拉满！

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✅ 第八步：加标题 + 签名彩蛋

# === 添加标题和签名文本 ===
ax.set_title("绘图示例之 cos(x) & sin(x)", fontsize=16, color="green")
ax.text(2.1, -1.4, "-To be number.wan", fontsize=10, color="purple")

• 标题用绿色，居中显示；

• 右下角加了一行紫色小字"-To be number.wan"，像是作者的个性签名 😎

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✅ 第九步：显示图例

# === 图例 ===
ax.legend(loc="upper left", fontsize=12)

• 根据前面 label 自动生成图例；

• 放在左上角（upper left），字体大小 12。

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✅ 第十步：标记关键点 + 添加注释

# === 标记关键点并添加注释 ===
t1 = -np.pi
t2 = 2 * np.pi / 3

# 散点标记
ax.scatter([t1], [np.cos(t1)], s=50, color='b')
ax.scatter([t2], [np.sin(t2)], s=50, color='r')

# 注释：sin(2π/3)
ax.annotate(r'$\sin(\frac{2\pi}{3})=\frac{\sqrt{3}}{2}$',
            xy=(t2, np.sin(t2)),
            xycoords='data',
            xytext=(10, 30),
            textcoords='offset points',
            fontsize=14,
            arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))

# 注释：cos(-π)
ax.annotate(r'$\cos(-\pi)=-1$',
            xy=(t1, np.cos(t1)),
            xycoords='data',
            xytext=(0, -40),
            textcoords='offset points',
            fontsize=14,
            arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))

• 用 scatter 在特定点画小圆点；

• annotate 添加带箭头的注释，内容还是 LaTeX 公式！

• xytext 控制注释文本的位置偏移；

• arrowprops 设置箭头样式，rad=.2 让箭头带点弧度，更美观。

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✅ 第十一步：填充特殊区域（高阶技巧！）

# === 填充区域===
# 区域1
ax.fill_between(x, np.abs(x) < 0.5 , y1 , y1>0.5 , color='g', alpha=0.8, label='sin(x)>0.5 & |x|<0.5')

# 区域2
mask2 = (-2.5 < x) & (x < -0.5)
ax.fill_between(x, y2, where=mask2, color='purple', alpha=0.5, label='cos(x) in [-2.5, -0.5]')

⚠️ 注意：第一行 fill_between 的写法其实有误（参数顺序不对），但你要求不改代码，我们就照着解释。

实际意图是：

• 区域1 ：想填充满足 |x| < 0.5 且 sin(x) > 0.5 的部分（但当前写法可能无效）；

• 区域2 ：正确填充了 x ∈ [-2.5, -0.5] 区间内的 cos(x) 曲线下方面积，半透明紫色。

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📌 小建议：如果真要实现区域1，应写成：
ax.fill_between(x, 0.5, y1, where=(np.abs(x)<0.5) & (y1>0.5), ...)

但既然你强调"不要改代码"，我们就尊重原样！

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✅ 第十二步：放大刻度字体 + 加网格

# === 设置刻度字体大小 ===
for label in ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels():
    label.set_fontsize(18)

# === 网格与显示 ===
ax.grid(True)
plt.tight_layout()  # 自动调整布局，防止标签被裁剪
plt.show()

• 刻度数字放大到 18 号，投影/截图都清晰；

• grid(True) 显示背景网格，方便读数；

• tight_layout() 防止标题、标签被裁掉；

• 最后 plt.show() 弹出图像！

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🎉 成果展示

运行这段代码，你会得到一张这样的图：

• 十字坐标轴穿过原点；

• 正弦（蓝）、余弦（红）曲线清晰标注；

• 关键点带公式注释；

• 有填充区域、网格、图例、中文标题；

• 连作者签名都有！

这已经不是"能画出来"，而是"能拿去交作业/汇报"的级别了！

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🔚 结语

Matplotlib 的魅力就在于：基础简单，上限极高 。

今天这段代码，看似复杂，其实每一步都是常用技巧的组合。

建议你：

1. 复制代码运行一遍；

2. 逐行注释/取消注释，看效果变化；

3. 尝试修改颜色、范围、公式，做出自己的版本！

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📌 记住：所有可视化高手，都是从模仿开始的。

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也欢迎留言告诉我：你还想拆解哪段代码？我们下期见！