matplotlib官网示例代码

**matplotlib库详解** `matplotlib`是Python中最常用的2D绘图库，它提供了一套类似于MATLAB的接口，使得在Python环境中创建数据可视化图形变得极其简单。`matplotlib`的灵活性和强大功能使其成为数据科学家、工程师和研究人员进行数据可视化的首选工具。本资料集合了`matplotlib`官网的最新示例代码，旨在帮助用户更好地理解和应用这个库。 **1. 基本绘图** `matplotlib`的基础绘图模块`pyplot`提供了`plot()`函数，用于绘制线图。例如，可以使用以下代码绘制一个简单的线性函数： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y = x ** 2 plt.plot(x, y) plt.show() ``` **2. 多轴图与子图** `subplots()`函数可用于创建多轴图或子图。下面的代码展示了如何在一个网格中创建两个子图： ```python fig, axs = plt.subplots(1, 2) axs[0].plot(x, y) axs[1].plot(x, -y) plt.show() ``` **3. 图形样式与色彩** `matplotlib`提供了丰富的样式选项，包括线条颜色、宽度、样式等。例如，可以通过`linestyle`和`color`参数改变线条样式和颜色： ```python plt.plot(x, y, linestyle='--', color='r') ``` 同时，可以使用`fill_between()`函数填充区域： ```python plt.fill_between(x, y1, y2, where=y1 > y2, facecolor='green', alpha=0.5) ``` **4. 标签与图例** 为图表添加标题、坐标轴标签和图例是提升图表可读性的关键。`xlabel()`, `ylabel()`, `title()`分别用于设置x轴、y轴和图表的标题，而`legend()`用于创建图例： ```python plt.plot(x, y, label='y = x^2') plt.xlabel('x-axis') plt.ylabel('y-axis') plt.title('My First Plot') plt.legend() ``` **5. 图例格式化** 可以使用`Legend`类自定义图例，包括调整边框、文字和图例框的样式。 **6. 图形布局** `tight_layout()`和`subplots_adjust()`函数用于优化图形布局，避免各子图间的重叠。 **7. 3D绘图** `mpl_toolkits.mplot3d`模块支持3D绘图，如3D散点图、曲面等： ```python from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.scatter(x, y, z) ``` **8. 定制输出** `savefig()`函数可以将图表保存为各种图像格式，如PNG、PDF、SVG等。 **9. 交互式绘图** `matplotlib`支持交互式绘图，通过`interactive()`函数开启或关闭交互模式。 **10. 动画** `animation`模块允许创建动态图表，例如，绘制随时间变化的数据。 通过学习并实践这些`matplotlib`的示例代码，你可以掌握数据可视化的基本技巧，并能够根据实际需求定制出美观且具有专业水准的图表。不断探索`matplotlib`的更多功能，将有助于提升你的数据分析和报告展示能力。