# 导入画图函数
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建画布, figsize:指定图的长宽, dpi:图像的清晰度,返回fig对象
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)
# 创建X,Y坐标轴数据
x = [1,2,3,4,5]
y = [10,20,30,40,50]
# 绘制折线图
plt.plot(x, y)
# 报错图像, 一定要在show之前
plt.savefig('./test.jpg')
# 显示图像,会释放figure资源
plt.show()
轴线刻度
第一个参数必须是数字,其他的值会报错
plt.xticks(x, **kwargs)
plt.yticks(y, **kwargs)
plt.plot(x, y)
# 增加以下两行代码
# 构造x轴刻度标签
x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]
# 构造y轴刻度
y_ticks = range(40)
# 修改x,y轴坐标的刻度显示
plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])
字体乱码
在Python脚本中动态设置matplotlibrc,这样也可以避免由于更改配置文件而造成的麻烦，具体代码如下：
from pylab import mpl
# 设置显示中文字体
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
有时候，字体更改后，会导致坐标轴中的部分字符无法正常显示，此时需要更改axes.unicode_minus参数：
# 设置正常显示符号
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
背景网格显示
linestyle网格线样式: solid, dashed, dashdot, dotted, -, --, -., :, None
alpha透明度
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)
描述信息
添加x轴、y轴描述信息及标题
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度")
plt.title("中午11点0分到12点之间的温度变化图示", fontsize=20)
多图像
多次plot可以画出多个图图像, 这时就需要使用颜色和标签去区别
plt.plot(x1, y1)
plt.plot(x2, y2)
图像颜色
r 红色 g 绿色 b 蓝色
w 白色 c 青色 m 洋红
y 黄色 k 黑色
plt.plot(x, y, color='r')
显示图例
注意：如果只在plt.plot()中设置label还不能最终显示出图例，还需要通过plt.legend()将图例显示出来。
图例位置代码
'best' 0
'upper right' 1
'upper left' 2
'lower left' 3
'lower right' 4
'right' 5
'center left' 6
'center right' 7
'lower center' 8
'upper center' 9
'center' 10
# 绘制折线图
plt.plot(x, y_shanghai, label="上海")
# 使用多次plot可以画多个折线
plt.plot(x, y_beijing, label="北京")
# 显示图例
plt.legend(loc="best")