Matplotlib 如何使用Matplotlib在Jupyter Notebook中绘制动态图表

简介

Matplotlib是一款基于Python语言的数据可视化库，广泛应用于数据科学、机器学习等领域。它可以生成各种静态和动态的图表，如折线图、散点图、柱状图、3D图等。

安装

在使用Matplotlib之前，需要先安装它。可以使用pip命令在终端中安装：

pip install matplotlib

也可以在jupyter notebook中使用以下命令安装：

!pip install matplotlib

绘制图表

通过Matplotlib，我们可以用简单的Python代码进行图表绘制。下面是一个简单例子，展示如何使用Matplotlib绘制一条正弦曲线：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置x轴取值范围
x = np.arange(0, 4 * np.pi, 0.1)  

# 计算y轴的值
y = np.sin(x)

# 绘制图表
plt.plot(x, y)
plt.show()

这段代码会绘制一个正弦曲线图表，其中x轴范围是0到4π，每隔0.1取一个值；y轴是正弦值。图表的绘制使用plt.plot()函数实现，该函数接收一系列的x轴值和对应的y轴值，并生成对应的图表。

动态更新图表

除了绘制静态图表外，Matplotlib还支持动态更新图表。这对于实时分析数据非常有用。下面是一个例子，展示如何在Jupyter Notebook中使用Matplotlib动态地绘制一个图表，并在不停止Notebook的情况下更新它：

%matplotlib notebook

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建figure和axes对象
fig, ax = plt.subplots()

# 设置x轴取值范围
x = np.arange(0, 4 * np.pi, 0.1)  

# 初始时刻，y轴是sin(x)
y = np.sin(x)

# 绘制初始图表
line, = ax.plot(x, y)
ax.set_ylim(-1.1, 1.1)

for i in range(1, 200):
    # 更新y轴的值
    y = np.sin(x + i / 10.0)

    # 更新图表
    line.set_ydata(y)
    fig.canvas.draw()

该例子中，我们首先使用%matplotlib notebook，让Jupyter Notebook画图支持交互模式。然后创建一个figure和axes对象，以及一个x轴的数值范围。在初始时刻，y轴的数值是sin(x)。

接下来，我们通过line, = ax.plot(x, y)，用初始x和y的数值绘制出一条线。这里需要注意的是，ax.plot()函数返回的是一个包含一个线条对象的元组，需要使用逗号将其解包。

在主循环中，我们通过更新y轴的值，再通过line.set_ydata(y)来更新图表。最后，使用fig.canvas.draw()来实时绘制图表，从而实现动态更新效果。