by 潮汐
本章节主要是 Matplotlib 和 NumPy 实际操作案例讲解，matplotlib 通常与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案，除此之外，它还可以和其他图形工具包搭配使用。前提是在现在的环境中已经安装了 Numpy 模块，Numpy 安装详情请参考第 79 天：数据分析之 Numpy 初步
这一节将从简到繁用实例讲解 matplotlib 和 Numpy 结合使用的知识点。
使用 Numpy的函数 <code>np.arange()</code> 函数创建 x 轴上的值。将 y 轴上的对应值存储在另一个数组对象 y 中。 这些值使用 matplotlib 软件包的 pyplot 子模块的 plot() 函数绘制。
实例如下：
以上程序运行结果图：
注意：作为线性图的替代，可以通过向 plot() 函数添加格式字符串来显示离散值，可以使用以下格式化字符,表格如下：
字符
描述
'-'
实线样式
'--'
短横线样式
'-.'
点划线样式
':'
虚线样式
'.'
点标记
','
像素标记
'o'
圆标记
'v'
倒三角标记
'^'
正三角标记
'<'
左三角标记
'>'
右三角标记
'1'
下箭头标记
'2'
上箭头标记
'3'
左箭头标记
'4'
右箭头标记
's'
正方形标记
'p'
五边形标记
'*'
星形标记
'h'
六边形标记 1
'H'
六边形标记 2
'+'
加号标记
'x'
X 标记
'D'
菱形标记
'd'
窄菱形标记
'|'
竖直线标记
'_'
水平线标记
图形显示颜色缩写简写表格如下：
颜色
'b'
蓝色
'g'
绿色
'r'
红色
'c'
青/绿色
'm'
品红色
'y'
黄色
'k'
黑色
'w'
白色
橙色
使用以上两个表格表示的简化符号画一个绿色散点图，散点使用 <code>'o'</code>表示，，具体实例如下：
以上程序运行结果为：
例如绘制一个倒三角图形：
显示结果如下：
正弦波形图的绘制需要用到 Numpy 的数学函数 sin() 和 cos(),详细的数学函数使用请参考 NumPy 系列文章：第 84 天：NumPy 数学函数
显示结果：
在一张图中显示出正弦函数和余弦函数，这里需要使用 subplot 来建立网格图，一幅图中使用两个网格，两个网格中分别展示正弦函数和余弦函数；subplot 函数使用说明如下：
matplotlib 中, 一个 Figure 对象可以包含多个子图(Axes), 可以使用 subplot() 快速绘制, 调用形式如下 :
参数说明：
图表的整个绘图区域被分成 numRows 行和 numCols 列
然后按照从左到右，从上到下的顺序对每个子区域进行编号，左上的子区域的编号为1，左下子区域编号为3，右上子区域编号为2，右下子区域编号为 4，当然具体的还要看指定网格的行数和列数而定。
plotNum 参数指定创建的 Axes 对象所在的区域
网格编号图如下：
假如 numRows ＝ 2, numCols ＝ 3, 那整个绘制图表样式为 2X3 的图片区域, 用坐标表示为
再当 plotNum ＝ 3 时, 表示的坐标为(1, 3), 即第一行第三列的子图
如果 numRows, numCols 和 plotNum 这三个数都小于 10 的话, 可以把它们缩写为一个整数, 例如 subplot(323) 和 subplot(3,2,3) 是相同的。
subplot 在 plotNum 指定的区域中创建一个轴对象， 如果新创建的轴和之前创建的轴重叠的话，之前的轴将被删除。
例1：上述网格编号图代码如下
例4:
还可以表示为：
结果显示：
网格图1：
网格图2:
所以正余弦函数波形图可以表示为：
最后图形展示：
直方图也称条形图，pyplot 子模块提供 bar() 函数来生成条形图，下面的实例是一个使用 <code>bar()</code> 函数生成的一个简单的柱状图.
程序运行结果为：
Matplotlib 结合 NumPy 使用：
这时候需要用到 NumPy 中的直方统计函图：histogram
<code>a</code> 是待统计数据的数组；
<code>bins</code>指定统计的区间个数；
<code>range</code>是一个长度为2的元组，表示统计范围的最小值和最大值，默认值 <code>None</code>，表示范围由数据的范围决定
<code>weights</code>为数组的每个元素指定了权值,<code>histogram()</code>会对区间中数组所对应的权值进行求和
<code>density</code>为 <code>True</code> 时，返回每个区间的概率密度；为 <code>False</code>，返回每个区间中元素的个数
函数说明：
<code>numpy.histogram()</code> 函数是数据的频率分布的图形表示。 水平尺寸相等的矩形对应于类间隔，称为 bin，变量 height 对应于频率。
<code>numpy.histogram()</code> 函数将输入数组和 bin 作为两个参数。 bin 数组中的连续元素用作每个 bin 的边界。
例如：
输出结果为：
<code>plt()</code>函数使用：
Matplotlib 可以将直方图的数字表示转换为图形。 pyplot 子模块的 plt() 函数将包含数据和 bin 数组的数组作为参数，并转换为直方图，例如：
例1：一个简单的曲线图
画出一个简单的曲线图，如下所示：
结果展示为：
例2：升级版的曲线图
本章节是 Matplotlib 结合 NumPy 使用的画图方法，主要介绍了折线图、正余弦波形图、方形图、曲线图的基本画法，同时也详细讲述了子图 <code>subplot</code>的基本使用方法，希望以上知识点能对学习这一模块的伙伴们提供更好支撑，若有任何问题欢迎在交流群中进行交流 😃
https://www.runoob.com/numpy/numpy-matplotlib.html
https://www.runoob.com/w3cnote/matplotlib-tutorial.html
https://matplotlib.org/tutorials/introductory/usage.html#sphx-glr-tutorials-introductory-usage-py
文中示例代码：python-100-days
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作者：纯洁的微笑
出处：www.ityouknow.com
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