本专栏章节安排

大家好！我是Python数据分析师，希望通过我的经历分享帮助大家更好地掌握Python编程和数据分析技能。为此，我撰写了系列教程，包括《15天学会Python编程》、《每天10分钟，用Python学数据分析》、《Python数据可视化实战》以及《33天搞定机器学习》。

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Matplotlib简介

Matplotlib 是一个强大的Python绘图库，常与NumPy结合使用。通过学习Matplotlib，您可以轻松绘制多种类型的图表，如线图、散点图、等高线图、条形图、柱状图、3D图形甚至动画。通常，我们会使用Matplotlib的子模块pyplot，并通过调用pyplot的相关函数来完成绘图任务。

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认识图表的组成部分

首先，让我们观察一张来自Matplotlib官方文档的示例图表，这有助于您全面了解图表的各个组成部分。

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绘制图表的基本步骤

在使用Matplotlib绘图时，通常需要经过五个步骤：

1. 导入模块：引入所需的库。
2. 获取数据：准备绘图所需的数据。
3. 调用绘图方法，设置参数：使用绘图方法并配置相关参数。
4. 绘制图形、展示：展示所绘制的图形。
5. 保存图片：保存绘制好的图片。

其中，步骤三和四是最关键的部分。为了便于理解和记忆，我整理了一张思维导图，展示了常用的绘图方法和参数设置。建议大家保存这份资料，如需高清大图，可以通过私信联系我。

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绘图案例

导入模块

python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np

获取数据

```python x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 1000) cosy = np.cos(x) siny = np.sin(x)

x0 = np.pi * 3 / 4 x1 = -np.pi * 4 / 5 y0cos = np.cos(x0) y1sin = np.sin(x1) ```

调用绘图方法，设置参数

```python plt.figure( 'Figure Object 1', figsize=(8, 6), dpi=120, facecolor='lightgray' )

plt.xlim(x.min() * 1.1, x.max() * 1.1) plt.ylim(siny.min() * 1.1, siny.max() * 1.1)

plt.title('Function Curve', fontsize=14)

plt.xticks( [-np.pi, -np.pi / 2, 0, np.pi / 2, np.pi * 3 / 4, np.pi], [r'$-pi$', r'$-frac{pi}{2}$', r'$0$', r'$frac{pi}{2}$', r'$frac{3pi}{4}$', r'$pi$'] )

plt.yticks([-1, -0.5, 0.5, 1])

plt.tick_params(labelsize=10)

plt.grid(color='y', linestyle=':', linewidth=1) ```

绘制图形、展示

```python plt.plot( x, cos_y, linestyle='-', linewidth=2, color='dodgerblue', label=r'$y=cos(x)$' )

plt.plot( x, sin_y, linestyle='-', linewidth=2, color='orangered', label=r'$y=sin(x)$' )

plt.legend(loc='upper left', shadow=False, fontsize=12)

plt.show() ```

保存图片

python plt.savefig('sin2cos.png', dpi=100)

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