极客教程Matplotlib Pyplot，Pyplot模块由一组命令式函数组成，因而matplotlib的使用方法和Matlab极为相似，通过pyplot函数操作或改动Figure对象，例如创建Figure对象和绘图区域、表示一条线或为图形添加标签等。Pyplot具有状态特征，它能够跟踪当前图形和绘图区域的状态，调用函数时，函数值对当前图形起作用。
一副简单的交互式图表
使用matplotlib生成图标很简单，三行代码可以搞定，如下所示：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,4])
plt.show()
(1)首先导入pylot模块，将其命名为plt
(2)把要绘制其图像的一列整数传给plot()函数
(3)使用show()函数显示图表
如下所示，生成了一个Line2D对象，该对象为一条直线，它表示图表中各数据点的线性延申趋势。
如果只是将一个数字列表或者数组传递给plt.plot()函数，matplotlib会假定你所传入的是图表y值，于是将其跟一个序列的x值对应起来，x的取值依次为0，1，2，3，……。
通常图形表示的是一对对的(x, y)，因此如果你想正确定义图表，必须定义两个数组，其中第一个数组为x轴的各个值，第二个数组为y轴的值。此外plot()函数还可以接收第三个参数，它描述的是数据点在图表中的显示方式。
绘制窗口工具栏
绘制窗口顶部是一条工具栏，各自的作用如下所示：
- 重置为原始视图
- 去往前/后一个视图
- 用鼠标左键查看图形，用鼠标右键放大或缩小图形
- 框选设定视图放大或缩小
- 设置子图
- 保存/导出图形
- 编辑曲线或轴的相关参数
设置图形属性
如果不指定图表样式，matplotlib使用plt.plot()函数的默认设置绘制图像由如下特点:
- 轴长与输入数据范围一致
- 无标题和轴标签
- 无图例
- 用蓝色线条连接各数据点。
我们现在修改图形，用红点表示每一对(x, y)，生成一副图像，如下所示:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16], 'ro')
plt.show()
输出结果如下所示:
可是使用列表[xmin, xmax, ymin, yman]定义好x轴和y轴的取值范围，把该列表作为参数传递给axis()函数，使用title()函数增加标题，如下所示:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.axis([0, 5, 0, 20])
plt.title("geek-docs.com")
plt.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16], 'ro')
plt.show()
输出结果如下:
极客教程前面章节为大家介绍了:
Matplotlib 安装教程
Pandas 教程
Numpy 教程
Python 教程
欢迎大家阅读！！！