Python 繪圖庫 Matplotlib 入門教程
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來源：強波的技術博客
qiangbo.space/2018-04-06/matplotlib_l1/
Matplotlib是一個Python語言的2D繪圖庫，它支持各種平台，並且功能強大，能夠輕易繪製出各種專業的圖像。本文是對它的一個入門教程。
運行環境
由於這是一個Python語言的軟體包，因此需要你的機器上首先安裝好Python語言的環境。關於這一點，請自行在網路上搜索獲取方法。
關於如何安裝Matplotlib請參見這裡：Matplotlib Installing。
筆者推薦大家通過pip的方式進行安裝，具體方法如下：
sudo pip3 install
matplotlib
本文的代碼在如下環境中測試：
Apple OS X 10.13
Python 3.6.3
matplotlib 2.1.1
numpy 1.13.3
介紹
Matplotlib適用於各種環境，包括：
Python腳本
IPython shell
Jupyter
notebook
Web應用伺服器
用戶圖形界面工具包
使用Matplotlib，能夠的輕易生成各種類型的圖像，例如：直方圖，波譜圖，條形圖，散點圖等。並且，可以非常輕鬆的實現定製。
入門代碼示例
下面我們先看一個最簡單的代碼示例，讓我們感受一下Matplotlib是什麼樣的：
# test.py
import
matplotlib
.
pyplot
as
plt
import numpy
as
np
data
=
np
.
arange
(
100
,
201
)
plt
.
plot
(
data
)
plt
.
show
()
這段代碼的主體邏輯只有三行，但是它卻繪製出了一個非常直觀的線性圖，如下所示：
對照著這個線形圖，我們來講解一下三行代碼的邏輯：
通過np.arange(100, 201)生成一個[100, 200]之間的整數數組，它的值是：[100, 101, 102, … , 200]
通過matplotlib.pyplot將其繪製出來。很顯然，繪製出來的值對應了圖中的縱坐標（y軸）。而matplotlib本身為我們設置了圖形的橫坐標（x軸）：[0, 100]，因為我們剛好有100個數值
通過plt.show()將這個圖形顯示出來
這段代碼非常的簡單，運行起來也是一樣。如果你已經有了本文的運行環境，將上面的代碼保存到一個文本文件中（或者通過
Github
獲取本文的源碼），然後通過下面的命令就可以在你自己的電腦上看到上面的圖形了:
python3
test
.
py
注1：後面的教程中，我們會逐步講解如何定製圖中的每一個細節。例如：坐標軸，圖形，著色，線條樣式，等等。
注2：如果沒有必要，下文的截圖會去掉圖形外側的邊框，只保留圖形主體。
一次繪製多個圖形
有些時候，我們可能希望一次繪製多個圖形，例如：兩組數據的對比，或者一組數據的不同展示方式等。
可以通過下面的方法創建多個圖形：
多個figure
可以簡單的理解為一個figure就是一個圖形窗口。matplotlib.pyplot會有一個默認的figure，我們也可以通過plt.figure()創建更多個。如下面的代碼所示：
# figure.py
import
matplotlib
.
pyplot
as
plt
import numpy
as
np
data
=
np
.
arange
(
100
,
201
)
plt
.
plot
(
data
)
data2
=
np
.
arange
(
200
,
301
)
plt
.
figure
()
plt
.
plot
(
data2
)
plt
.
show
()
這段代碼繪製了兩個窗口的圖形，它們各自是一個不同區間的線形圖，如下所示：
註：初始狀態這兩個窗口是完全重合的。
多個subplot
有些情況下，我們是希望在同一個窗口顯示多個圖形。此時就這可以用多個subplot。下面是一段代碼示例：
# subplot.py
import
matplotlib
.
pyplot
as
plt
import numpy
as
np
data
=
np
.
arange
(
100
,
201
)
plt
.
subplot
(
2
,
1
,
1
)
plt
.
plot
(
data
)
data2
=
np
.
arange
(
200
,
301
)
plt
.
subplot
(
2
,
1
,
2
)
plt
.
plot
(
data2
)
plt
.
show
()
這段代碼中，除了subplot函數之外都是我們熟悉的內容。subplot函數的前兩個參數指定了subplot數量，即：它們是以矩陣的形式來分割當前圖形，兩個整數分別指定了矩陣的行數和列數。而第三個參數是指矩陣中的索引。
因此，下面這行代碼指的是：2行1列subplot中的第1個subplot。
plt
.
subplot
(
2
,
1
,
1
)
下面這行代碼指的是：2行1列subplot中的第2個subplot。
plt
.
subplot
(
2
,
1
,
2
)
所以這段代碼的結果是這個樣子：
subplot函數的參數不僅僅支持上面這種形式，還可以將三個整數（10之內的）合併一個整數。例如：2, 1, 1可以寫成211，2, 1, 2可以寫成212。
因此，下面這段代碼的結果是一樣的：
import
matplotlib
.
pyplot
as
plt
import numpy
as
np
data
=
np
.
arange
(
100
,
201
)
plt
.
subplot
(
211
)
plt
.
plot
(
data
)
data2
=
np
.
arange
(
200
,
301
)
plt
.
subplot
(
212
)
plt
.
plot
(
data2
)
plt
.
show
()
subplot函數的詳細說明參見這裡：
matplotlib.pyplot.subplot
常用圖形示例
Matplotlib可以生成非常多的圖形式樣，多到令人驚嘆的地步。大家可以在這裡：
Matplotlib Gallery
感受一下。
本文作為第一次的入門教程，我們先來看看最常用的一些圖形的繪製。
線性圖
前面的例子中，線性圖的橫軸的點都是自動生成的，而我們很可能希望主動設置它。另外，線條我們可能也希望對其進行定製。看一下下面這個例子：
# plot.py
import
matplotlib
.
pyplot
as
plt
plt
.
plot
([
1
,
2
,
3
],
[
3
,
6
,
9
],
"-r"
)
plt
.
plot
([
1
,
2
,
3
],
[
2
,
4
,
9
],
":g"
)
plt
.
show
()
這段代碼可以讓我們得到這樣的圖形：
這段代碼說明如下：
plot函數的第一個數組是橫軸的值，第二個數組是縱軸的值，所以它們一個是直線，一個是折線；
最後一個參數是由兩個字元構成的，分別是線條的樣式和顏色。前者是紅色的直線，後者是綠色的點線。關於樣式和顏色的說明請參見plot函數的API Doc：
matplotlib.pyplot.plot
散點圖
scatter函數用來繪製散點圖。同樣，這個函數也需要兩組配對的數據指定x和y軸的坐標。下面是一段代碼示例：
# scatter.py
import
matplotlib
.
pyplot
as
plt
import numpy
as
np
N
=
20
plt
.
scatter
(
np
.
random
.
rand
(
N
)
*
100
,
np
.
random
.
rand
(
N
)
*
100
,
c
=
"r"
,
s
=
100
,
alpha
=
0.5
)
plt
.
scatter
(
np
.
random
.
rand
(
N
)
*
100
,
np
.
random
.
rand
(
N
)
*
100
,
c
=
"g"
,
s
=
200
,
alpha
=
0.5
)
plt
.
scatter
(
np
.
random
.
rand
(
N
)
*
100
,
np
.
random
.
rand
(
N
)
*
100
,
c
=
"b"
,
s
=
300
,
alpha
=
0.5
)
plt
.
show
()
這段代碼說明如下：
這幅圖包含了三組數據，每組數據都包含了20個隨機坐標的位置
參數c表示點的顏色，s是點的大小，alpha是透明度
這段代碼繪製的圖形如下所示：
scatter函數的詳細說明參見這裡：
matplotlib.pyplot.scatter
餅狀圖
pie函數用來繪製餅狀圖。餅狀圖通常用來表達集合中各個部分的百分比。
# pie.py
import
matplotlib
.
pyplot
as
plt
import numpy
as
np
labels
=
[
"Mon"
,
"Tue"
,
"Wed"
,
"Thu"
,
"Fri"
,
"Sat"
,
"Sun"
]
data
=
np
.
random
.
rand
(
7
)
*
100
plt
.
pie
(
data
,
labels
=
labels
,
autopct
=
"%1.1f%%"
)
plt
.
axis
(
"equal"
)
plt
.
legend
()
plt
.
show
()
這段代碼說明如下：
data是一組包含7個數據的隨機數值
圖中的標籤通過labels來指定
autopct指定了數值的精度格式
plt.axis("equal")設置了坐標軸大小一致
plt.legend()指明要繪製圖例（見下圖的右上角）
這段代碼輸出的圖形如下所示：
pie函數的詳細說明參見這裡：
matplotlib.pyplot.pie
條形圖
bar函數用來繪製條形圖。條形圖常常用來描述一組數據的對比情況，例如：一周七天，每天的城市車流量。
下面是一個代碼示例：
# bar.py
import
matplotlib
.
pyplot
as
plt
import numpy
as
np
N
=
7
x
=
np
.
arange
(
N
)
data
=
np
.
random
.
randint
(
low
=
0
,
high
=
100
,
size
=
N
)
colors
=
np
.
random
.
rand
(
N *
3
).
reshape
(
N
,
-
1
)
labels
=
[
"Mon"
,
"Tue"
,
"Wed"
,
"Thu"
,
"Fri"
,
"Sat"
,
"Sun"
]
plt
.
title
(
"Weekday Data"
)
plt
.
bar
(
x
,
data
,
alpha
=
0.8
,
color
=
colors
,
tick_label
=
labels
)
plt
.
show
()
這段代碼說明如下：
這幅圖展示了一組包含7個隨機數值的結果，每個數值是[0, 100]的隨機數
它們的顏色也是通過隨機數生成的。np.random.rand(N * 3).reshape(N, -1)表示先生成21（N x 3）個隨機數，然後將它們組裝成7行，那麼每行就是三個數，這對應了顏色的三個組成部分。如果不理解這行代碼，請先學習一下
Python 機器學習庫 NumPy 教程
title指定了圖形的標題，labels指定了標籤，alpha是透明度
這段代碼輸出的圖形如下所示：
bar函數的詳細說明參見這裡：
matplotlib.pyplot.bar
直方圖
hist函數用來繪製直方圖。直方圖看起來是條形圖有些類似。但它們的含義是不一樣的，直方圖描述了數據中某個範圍內數據出現的頻度。這麼說有些抽象，我們通過一個代碼示例來描述就好理解了：
# hist.py
import
matplotlib
.
pyplot
as
plt
import numpy
as
np
data
=
[
np
.
random
.
randint
(
0
,
n
,
n
)
for
n
in
[
3000
,
4000
,
5000
]]
labels
=
[
"3K"
,
"4K"
,
"5K"
]
bins
=
[
0
,
100
,
500
,
1000
,
2000
,
3000
,
4000
,
5000
]
plt
.
hist
(
data
,
bins
=
bins
,
label
=
labels
)
plt
.
legend
()
plt
.
show
()
上面這段代碼中，[np.random.randint(0, n, n) for n in [3000, 4000, 5000]]生成了包含了三個數組的數組，這其中：
第一個數組包含了3000個隨機數，這些隨機數的範圍是 [0, 3000)
第二個數組包含了4000個隨機數，這些隨機數的範圍是 [0, 4000)
第三個數組包含了5000個隨機數，這些隨機數的範圍是 [0, 5000)
bins數組用來指定我們顯示的直方圖的邊界，即：[0, 100) 會有一個數據點，[100, 500)會有一個數據點，以此類推。所以最終結果一共會顯示7個數據點。同樣的，我們指定了標籤和圖例。
這段代碼的輸出如下圖所示：
在這幅圖中，我們看到，三組數據在3000以下都有數據，並且頻度是差不多的。但藍色條只有3000以下的數據，橙色條只有4000以下的數據。這與我們的隨機數組數據剛好吻合。
hist函數的詳細說明參見這裡：
matplotlib.pyplot.hist
結束語
通過本文，我們已經知道了Matplotlib的大致使用方法和幾種最基本的圖形的繪製方式。
需要說明的是，由於是入門教程，因此本文中我們只給出了這些函數和圖形最基本的使用方法。但實際上，它們的功能遠不止這麼簡單。因此本文中我們貼出了這些函數的API地址以便讀者進一步的研究。
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