前言
聲明
此系列為讀書筆記，參考書籍有【Python 數據分析與應用】【Python 數據分析與數據化運營】，結合實際工作經驗覺得若日后工作中可能會使用到的點在此做個總結，方便自己日后查看與復習，主要以個人總結為主。
本篇內容
Matplotlib 函數設計上參考 Matlab，是一個應用非常廣泛的繪圖工具包，其中用的最多的是 matplotlib.pyplot 模塊，本篇主要記錄一些常規的繪圖方法與個人覺得比較實用的功能。
Matplotlib
基本繪圖流程如下：
pyplot 基本繪圖流程.jpg
在實際應用中，只需要繪制圖形以幫助直觀看出數據的趨勢和幫助理解時，第一部分內容可以省略。
- 創建畫布與創建子圖
創建畫布指創建一張空白的畫布，以便可以在上面呈現圖形，如果有多個圖形，只需將畫布劃分為多個部分即可，比較簡單，需要用到的時候查一下參數就可以了。
# plt.figure # 創建空白畫布
# figure.add_subplot # 創建并選中子圖
在實際應用中，只需要繪制圖形以幫助直觀看出數據的趨勢和幫助理解時，第一部分內容可以省略。
- 添加畫布內容
繪圖的主體部分，可添加標題、坐標軸名稱、繪制圖形，標簽，這幾個步驟沒有先后順序，但是添加圖例一定要在繪制圖形之后。都是一些簡單的函數，直接在例子中結合注釋學習就行了。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.arange(0,1.1,0.01)
# p1 = plt.figure(figsize=(8,6),dpi=80) # 確定畫布大小
# ax1 = p1.add_subplot(2,1,1) # 創建一個兩行1列的子圖，并開始繪制第一幅
plt.title('lines') # 添加標題
plt.xlabel('x') # 添加x軸的名稱
plt.ylabel('y') # 添加y軸的名稱
plt.xlim((0,1)) # 確定x軸范圍
plt.ylim((0,1)) # 確定y軸范圍
plt.xticks([0,0.2,0.4,0.6,0.8,1]) # 規定x軸刻度
plt.yticks([0,0.2,0.4,0.6,0.8,1]) # 確定y軸刻度
plt.plot(data,data**2) # 添加y=x^2曲線
plt.plot(data,data**4) # 添加y=x^4曲線
plt.legend(['y=x^2','y=x^4']) #添加圖例
- 保存與顯示圖形
將前面得出的結果圖形進行顯示和保存。
# plt.savefig('路徑地址') 存儲繪制出的圖形的圖片
plt.show() # 顯示圖形
將以上代碼合并即可運行得出如下繪圖結果：
pyplot 繪圖結果.png
此系列會持續更新。
