如果要给NumPy找一个好基友的话，那非Matplotlib莫属。Matplotlib是Python的第3方绘图库。它提供了一种有效MatLab的开源替代方案，可以和图形工具包一起使用，如wxPython。

Matplotlib可能是Python 2D绘图领域使用最广泛的第3方库，它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。

安装依然采用pip的方式，命令为：pip/pip3 install matplotlib -i ，稍等片刻便可安装完成。

3.1 认识Matploblib

画一幅画，首先你得有一张白纸或一张画布，再不济，你得有一件破衣服吧，总而言之，你若想画画，就得有个可以绘制之地。Matploblib是绘制图表(有X、Y轴的统计图)的利器，你可以通过figure()方法生成一张画布，用add_subplot()方法生成X、Y轴；可以通过subplots()生成带X、Y轴的画布。如果没有特别需求，一般都会选择后者。

import matplotlib.pyplot as plt# 生成带X、Y轴画布，指定大小(默认为6和4.8)*100,fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6))ax.plot([4, 5, 6, 7], [8, 6, 4, 5])# 保存图片fig.savefig("test.png")

输出结果

3.2 样式应用

在制作图表时，样式经常会用到，如指定点或线的颜色和粗细。在开发过程中，这个是按需求文档中的要求来实现的，你不用死记硬背，在需要时，查一下相关设置参数，能实现跟要求一样的效果即可。

1. 线的样式

color ： 专门的参数来指定颜色。用颜色英文的字母缩写表示，如"r"表示"红色"，"b"表示蓝色。

linewidth ：指定线的粗细。

linestyle：”-“：直线(默认值)；“--“ ：虚线；“ -.“ ：点横点横的虚线；“:“：点的虚线。

多个样式，可以进行组合指定。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 生成一组数据x = np.linspace(0, 3, 80)""" Windows系统用# plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False"""# macOS系统用plt.rcParams["font.sans-serif"] = "Songti SC"plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False# 指定画布大小，默认为600*480fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6))# 第3个参数为指定颜色y=yellow,颜色的第1个字母ax.plot(x, x, "y", label="A相电压")# 指定线为虚线和线的粗细ax.plot(x, x ** 2, "--", label="B相电压", linewidth=3.0)# 指定线为虚点和红色ax.plot(x, x ** 3, "-.r", label="C相电压")ax.plot(x, x ** 4, "-.r", label="功率因数")ax.set_xlabel("时间")ax.set_ylabel("电压(V)")ax.set_title("图表标题")ax.legend()  # Add a legend.# 保存图片fig.savefig("test.png")

输出结果

2. 点的样式

线中的样式，在点中也是可以使用的，除此之外，点还有一个重要的样式。"." ：小圆点；"o"： 小写字母o，大圆点；"*" ： 五角星；"p"： 小写字母p，五边形；"+" ：细的加号；"P"： 大小字母P，粗的加号；"d"： 小写字母d，菱形，瘦高的样式；"D"： 大写字母D，菱形，正方形转45度的样子；"h"： 小写字母h，六边形，角朝上；"H"： 大写字母H，六边形，边朝上。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 指定画布大小，默认为600*480fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6))x = np.random.rand(15)y = np.random.rand(15)plt.plot(x, y, ".", markersize=30, markeredgecolor='orange', markeredgewidth=5)# 保存图片fig.savefig("test.png")

输出结果

3. 主题样式

如果你觉得设置样式，有点繁琐，那你就跟设计师搞好关系，平时没什么事时，就给他或她，买颗糖吃。在他或她做设计师的时候，你就可以把matplotlib的主题样式图表给找出来，让他们按那个设计，或者直接截图并粘贴到需求文档里面，那样的话，你就不用再做调整了，哈哈哈~~~

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 指定画布大小，默认为600*480fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6))# 指定主题为classicplt.style.use("classic")x = np.random.randn(80)y = np.random.randn(80)sizes = np.random.rand(80) * 600plt.scatter(x, y, c=[i for i in range(80)], s=sizes, alpha=0.6)plt.colorbar()# 保存图片fig.savefig("test.png")

输出结果

在大多数情况下，用默认的主题，其实是够用的了。如果不够的话，再通过设置参数进行调整就是了。由于Matplotlib内容是图表设计的基础，故分成两篇，下一篇更精彩哦。

好了，有关Matplotlib的基础内容，老陈讲完了，如果觉得对你有所帮助，希望老铁能转发点赞，让更多的人看到这篇文章。你的转发和点赞，就是对老陈继续创作和分享最大的鼓励。

一个当了10年技术总监的老家伙，分享多年的编程经验。想学编程的朋友，可关注今日头条：老陈说编程。分享Python，前端(小程序)、App和嵌入式方面的干货。关注我，没错的。

#Python##数据分析##程序员##matplotlib##大数据#