小編寫(xiě)這篇文章的一個(gè)主要目的，主要是來(lái)給大家去做一個(gè)相關(guān)的自我介紹，介紹關(guān)于python是怎么進(jìn)行數(shù)學(xué)建模的，怎么使用Matpolibd呢？具體的使用方法是什么呢？下面就給大家詳細(xì)的去做一個(gè)解答。

　　Matplotlib簡(jiǎn)介

　　#Matplotlib簡(jiǎn)介：
　　'''
　　使用Matplotlib在Python中創(chuàng)建圖表【Matplotlib是用于創(chuàng)建圖表的Python庫(kù)】
　　Matplotlib是一個(gè)非常強(qiáng)大的Python畫(huà)圖工具，我們可以使用該工具將很多數(shù)據(jù)通過(guò)圖表的形式更直觀的呈現(xiàn)出來(lái)。
　　它能讓使用者很輕松地將數(shù)據(jù)圖形化，并且提供多樣化的輸出格式【可創(chuàng)建散點(diǎn)圖，折線圖，條形圖和餅圖等】
　　Matplotlib可以用來(lái)繪制各種靜態(tài)，動(dòng)態(tài)，交互式的圖表。
　　注：在使用之前需在終端安裝Matplotlib
　　安裝命令為：pip install matplotlib
　　Matplotlib應(yīng)用：
　　Matplotlib通常與NumPy和SciPy（Scientific Python）一起使用，這種組合廣泛用于替代MatLab，
　　是一個(gè)強(qiáng)大的科學(xué)計(jì)算環(huán)境，有助于我們通過(guò)Python學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)或者機(jī)器學(xué)習(xí)
　　'''
　　#查看版本
　　import matplotlib
　　print(matplotlib.__version__)

　　Matplotlib散點(diǎn)圖

　　#Matplotlib散點(diǎn)圖
　　#散點(diǎn)圖是一種圖形或數(shù)學(xué)圖，使用笛卡爾坐標(biāo)顯示一組數(shù)據(jù)的兩個(gè)變量的值
　　#使用時(shí)，我們可以使用import導(dǎo)入pyplot庫(kù)，并設(shè)置一個(gè)別名plt
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　x_hz=[i for i in range(10)]#時(shí)間數(shù)據(jù)
　　y_zz=[6,14,21,36,45,52,66,72,88,92]#價(jià)格數(shù)據(jù)
　　plt.title('price for 10 years')#設(shè)置圖表標(biāo)題
　　plt.scatter(x_hz,y_zz,color='blue',marker='x',label='item 1')#scatter()功能繪制散點(diǎn)圖
　　plt.xlabel('year')#設(shè)置x軸標(biāo)簽
　　plt.ylabel('price')#設(shè)置y軸標(biāo)簽
　　plt.grid(True)#grid()功能顯示網(wǎng)格
　　plt.legend()#legend()功能在軸上放置圖例
　　plt.show()#顯示圖表

　　運(yùn)行效果如下：

　　Matplotlib Pyplot

　　#Matplotlib Pyplot
　　'''
　　Pyplot是Matplotlib的子庫(kù)，提供了和MATLAB類(lèi)似的繪圖API。
　　Pyplot是常用的繪圖模塊，能很方便讓用戶(hù)繪制2D圖表。
　　Pyplot包含一系列繪圖函數(shù)的相關(guān)函數(shù)，每個(gè)函數(shù)會(huì)對(duì)當(dāng)前的圖像進(jìn)行一些修改
　　'''
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　import numpy as np
　　x_d=np.array([0,8])
　　y_d=np.array([0,120])
　　plt.plot(x_d,y_d)#plot()函數(shù)是繪制二維圖形的最基本函數(shù)
　　plt.show()

　　運(yùn)行效果如下：

　　關(guān)于plot()

　　#關(guān)于plot()
　　'''
　　plot()用于畫(huà)圖它可以繪制點(diǎn)和線，語(yǔ)法格式如下：
　　#畫(huà)單條線
　　plot([x],y,[fmt],*,data=None,**kwargs)
　　#畫(huà)多條線
　　plot([x],y,[fmt],[x2],y2,[fmt2],...,**kwargs)
　　參數(shù)說(shuō)明：
　　x,y：點(diǎn)或線的節(jié)點(diǎn)，x為x軸數(shù)據(jù)，y為y軸數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)可以列表或數(shù)組。
　　fmt：可選，定義基本格式（如顏色、標(biāo)記和線條樣式）。
　　**kwargs：可選，用在二維平面圖上，設(shè)置指定屬性，如標(biāo)簽，線的寬度等。
　　顏色字符：'b'藍(lán)色，'m'洋紅色，'g'綠色，'y'黃色，'r'紅色，'k'黑色，'w'白色，'c'青綠色，'#008000'RGB顏色符串。多條曲線不指定顏色時(shí)，會(huì)自動(dòng)選擇不同顏色。
　　線型參數(shù)：'‐'實(shí)線，'‐‐'破折線，'‐.'點(diǎn)劃線，':'虛線。
　　標(biāo)記字符：'.'點(diǎn)標(biāo)記，','像素標(biāo)記(極小點(diǎn))，'o'實(shí)心圈標(biāo)記，'v'倒三角標(biāo)記，'^'上三角標(biāo)記，'>'右三角標(biāo)記，'<'左三角標(biāo)記...等等
　　'''
　　#可使用o參數(shù)，表示一個(gè)實(shí)心圈的標(biāo)記
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　import numpy as np
　　x_p=np.array([0,6])
　　y_p=np.array([3,9])
　　plt.plot(x_p,y_p,'o')
　　plt.show()
　　運(yùn)行效果如下：
　　繪制任意數(shù)量的點(diǎn)
　　#繪制任意數(shù)量的點(diǎn)
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　import numpy as np
　　x_dp=np.array([1,3,5,7,9])
　　y_dp=np.array([8,4,2,6,0])
　　plt.plot(x_dp,y_dp)
　　plt.show()

　　運(yùn)行效果如下：

　　不指定x軸上的點(diǎn),看看效果
　　#不指定x軸上的點(diǎn),看看效果
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　import numpy as np
　　yd=np.array([2,9])
　　plt.plot(yd)
　　plt.show()

　　運(yùn)行效果如下：

　　再看看y更多值的效果

　　#再看看y更多值的效果
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　import numpy as np
　　yd2=np.array([2,9,1,8,3,8])
　　plt.plot(yd2)
　　plt.show()
　　運(yùn)行效果如下：
　　繪制正余弦圖：
　　#繪制正余弦圖：
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　import numpy as np
　　x=np.arange(0,4*np.pi,0.1)
　　y=np.sin(x)
　　z=np.cos(x)
　　plt.plot(x,y,x,z)
　　plt.show()

　　運(yùn)行效果如下：

　　兩個(gè)數(shù)據(jù)集

　　#兩個(gè)數(shù)據(jù)集
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　x_d1=[i for i in range(1,11)]
　　y_d1=[2,32,41,6,15,34,34,23,12,9]
　　x_d2=[i for i in range(1,11)]
　　y_d2=[4,12,43,21,52,32,12,43,8,20]
　　plt.title('Prices for 10 years')
　　plt.scatter(x_d1,y_d1,color='darkblue',marker='x',label='item 1')
　　plt.scatter(x_d2,y_d2,color='darkred',marker='x',label='item 2')
　　plt.xlabel('Year')
　　plt.ylabel('Price')
　　plt.grid(True)
　　plt.legend()
　　plt.show()

　　運(yùn)行效果如下：

　　Matplotlib繪圖標(biāo)記

　　實(shí)心圓標(biāo)記：
　　#Matplotlib繪圖標(biāo)記
　　#繪圖過(guò)程可使用plot()方法的marker參數(shù)來(lái)定義標(biāo)記
　　#實(shí)心圓標(biāo)記：
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　import numpy as np
　　yp=np.array([1,3,1,4,1,5,9,5,2,1])
　　plt.plot(yp,marker='o')
　　plt.show()

　　運(yùn)行效果如下:

　　用*標(biāo)記

　　#用*標(biāo)記
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　import numpy as np
　　yp2=np.array([2,3,2,43,23,12,3,4,12,43,12])
　　plt.plot(yp,marker='*')
　　plt.show()
　　運(yùn)行效果如下：
　　用下箭頭標(biāo)記
　　#用下箭頭標(biāo)記
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　import matplotlib.markers
　　plt.plot([1,3,5],marker=matplotlib.markers.CARETUPBASE)
　　plt.show()

　　運(yùn)行效果如下：

　　Matplotlib折線圖

　　#Matplotlib折線圖
　　#折線圖是一種顯示圖表的圖表，該信息顯示為一系列數(shù)據(jù)點(diǎn)，這些數(shù)據(jù)點(diǎn)通過(guò)直線段相連，稱(chēng)為標(biāo)記
　　#正弦波折線圖:
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　import numpy as np
　　t=np.arange(0.0,4.0,0.01)#arange()函數(shù)返回給定間隔內(nèi)的均勻間隔的值列表
　　s=np.sin(2.5*np.pi*t)
　　#plot()功能繪制折線圖
　　plt.plot(t,s)
　　plt.title('Wave')
　　plt.xlabel('Time')
　　plt.ylabel('Vol')
　　plt.grid(True)
　　plt.show()

　　運(yùn)行效果如下：

　　fmt參數(shù)

　　#fmt參數(shù)
　　'''
　　fmt參數(shù)
　　fmt參數(shù)定義了基本格式，如標(biāo)記、線條樣式和顏色。
　　fmt='[marker][line][color]'
　　如o:r【o表示實(shí)心圓標(biāo)記，:表示虛線，r表示顏色為紅色】
　　:代表虛線-代表實(shí)線
　　--代表破折線-.代表點(diǎn)劃線
　　除了黑色是用k表示，其他顏色均用各自英文首字母表示
　　'''
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　import numpy as np
　　ft=np.array([3,9,2,6])
　　plt.plot(ft,'o:r')
　　plt.show()

　　運(yùn)行效果如下：

　　標(biāo)記大小與顏色

　　設(shè)置標(biāo)記大小:
　　#標(biāo)記大小與顏色
　　'''
　　標(biāo)記大小與顏色
　　我們可以自定義標(biāo)記的大小與顏色，使用的參數(shù)分別是：
　　markersize，簡(jiǎn)寫(xiě)為ms：定義標(biāo)記的大小。
　　markerfacecolor，簡(jiǎn)寫(xiě)為mfc：定義標(biāo)記內(nèi)部的顏色。
　　markeredgecolor，簡(jiǎn)寫(xiě)為mec：定義標(biāo)記邊框的顏色。
　　'''
　　#設(shè)置標(biāo)記大小:
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　import numpy as np
　　dx=np.array([2,32,1,43,12,12,3])
　　plt.plot(dx,marker='o',ms=20)
　　plt.show()
　　運(yùn)行效果如下：
　　設(shè)置標(biāo)記內(nèi)部顏色：
　　#設(shè)置標(biāo)記內(nèi)部顏色：
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　import numpy as np
　　nys=np.array([2,3,32,12,43,12,9])
　　plt.plot(nys,marker='o',ms=20,mfc='r')
　　plt.show()

　　運(yùn)行效果如下：

　　Matplotlib條形圖

　　#Matplotlib條形圖
　　#條形圖顯示帶有矩形條的分組數(shù)據(jù)，其長(zhǎng)度與它們代表的值成比例【條形圖可以垂直或水平繪制】
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　import matplotlib.style as sty
　　sty.use('ggplot')
　　x=[i for i in range(1,4)]
　　y=[12,8,4]
　　fuck,ax=plt.subplots()#subplots()函數(shù)返回圖形和軸對(duì)象
　　ax.bar(x,y,align='center')#bar()功能生成條形圖
　　ax.set_title('Olympic Gold for London')
　　ax.set_ylabel('Gold medals')
　　ax.set_xlabel('Countries')
　　ax.set_xticks(x)
　　ax.set_xticklabels(('China','UK','USA'))
　　plt.show()

　　綜上所述，這篇文章就給大家介紹到這里了，希望可以給大家?guī)?lái)更多幫助。