1 我畫出來的圖:? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??
2 運行代碼在此：
3 簡略講解版本：
#導入庫
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#設置各部分數據
x = np.linspace(0,10,100)
y = np.cos(x)
z = np.sin(x)
data = 2 * np.random.random((10,10))
data2 = 3 * np.random.random((10,10))
Y,X = np.mgrid[-3:3:100j,-3:3:100j]
U = -1 -X**2+ Y
V = 1 + X - Y**2
#建立畫布（figure）和建立圖fig3,fig4
fig3,axes = plt.subplots(nrows=2,ncols=2)
fig4,axes2 = plt.subplots(ncols=3)
#設置fig3
axes[0,0].bar([1,2,3],[3,4,5])
axes[1,0].barh([0.5,1,2.5],[0,1,2])
axes[1,1].axhline(0.45)
axes[0,1].axvline(0.65)
#設置fig3
axes[0,1].arrow(0,0,0.5,0.5)
axes[1,1].quiver(y,z)
axes[0,1].streamplot(X,Y,U,V)
建立圖fig
fig, ax = plt.subplots()
#設置fig4
axes2[0].pcolor(data2)
axes2[0].pcolormesh(data)
CS = plt.contour(Y,X,U)
axes2[2].contourf(data2)
axes2[2] = ax.clabel(CS)
#顯示
plt.show()
#關閉
plt.cla()
plt.clf()
plt.close()
4 詳細注釋版本：
#導入numpy庫用來科學計算，matplotlib庫畫圖
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.cbook import get_sample_data
'''調用了numpy的linspace()建立了了一個數組，
其參數的含義分別是開始值，終止值，創建元素個數，
往往最后可能會有一個endpoint=False,表示最后一個值是否被包含，不寫默認為True.
類似于：np.linspace(0,10,100,endpoint=False)的格式'''
x = np.linspace(0,10,100)
#并把這100個值賦予X。y,z分別是cosine和sine值（x,y,z都是numpy數組）
#此處可參考http://www.lxweimin.com/p/7fbecf5255f0
y = np.cos(x)
z = np.sin(x)
'''np.random.random()返回隨機的浮點數，在半開區間 [0.0, 1.0),
data指畫出一個10*10形狀的二維數組，由范圍 [0.0, 1.0)的隨機數組成,
并且每個隨機數都要*2 data2則表示*3'''、
data = 2 * np.random.random((10,10))
data2 = 3 * np.random.random((10,10))
'''np.mgrid()用于返回多維結構，np.mgrid[ 第1維，第2維 ，第3維 ， …]
一維：eg:np.mgrid[-1:1:5j]
array([-1. , -0.5,? 0. ,? 0.5,? 1. ])
第一個參數是初始值，第二個為終止值，第三個為參數個數，猜測j代表橫坐標或者縱坐標？
不理解二維多維數組，直到我找到了這篇文章：
http://www.cnblogs.com/NanShan2016/p/5491200.html，
圖：
k,b=np.mgrid[1:3:3j,4:6:3j]
可以這么理解：
k軸范圍為1~3，b軸范圍為4~6：
k與b為咱們相關的x，y軸
【step1：k擴展】(朝右擴展)：
[1 1 1]
[2 2 2]
[3 3 3]
【step2：b擴展】(朝下擴展)：
[4 5 6]
[4 5 6]
[4 5 6]
【step3：定位（ki，bi）】（把上面的k、b聯合起來）：
[(1,4) (1,5) (1,6)]
[(2,4) (2,5) (2,6)]
[(3,4) (3,5) (3,6)]
啊 這不就是咱么理解的橫縱坐標嗎'''
Y,X = np.mgrid[-3:3:100j,-3:3:100j]
#此處是對X,Y坐標進行運算
U = -1 -X**2+ Y
V = 1 + X - Y**2
#plt.subplots為設置子圖
#nrows=2,ncols=2定義在Figure中Axes對象的布局，為2*2的樣子
fig3,axes = plt.subplots(nrows=2,ncols=2)
fig4,axes2 = plt.subplots(ncols=3)
#畫一個fig3的柱狀圖，[0,0]表示位置？左上角
axes[0,0].bar([1,2,3],[3,4,5])
#創建水平直方圖
axes[1,0].barh([0.5,1,2.5],[0,1,2])
#調用Axes.axhline()和Axes.axvline()分別創建一條水平直線和一條垂直直線
axes[1,1].axhline(0.45)
axes[0,1].axvline(0.65)
#設置ax的參數，將內部填充
ax.fill(x,y,color='blue')
ax.fill_between(x,y,color='yellow')
#arrow（）為axes添加一個箭頭
axes[0,1].arrow(0,0,0.5,0.5)
#quiver()制二維箭頭圖（風矢量圖）
axes[1,1].quiver(y,z)
#streamplot()繪制一個流場圖
axes[0,1].streamplot(X,Y,U,V)
fig, ax = plt.subplots()
#pcolor()創建一個二維陣列的偽彩色圖
axes2[0].pcolor(data2)
#pcolormesh()繪制一個四邊形網格
axes2[0].pcolormesh(data)
#contour繪制等值線
CS = plt.contour(Y,X,U)
#contourf繪制填充等值線
axes2[2].contourf(data2)
#clabel為等值線圖設標簽
axes2[2] = ax.clabel(CS)
#可以添加一個subplots_adjust()調整subplot布局
fig3.subplots_adjust(wspace=0.5,
hspace=0.3,
left=0.125,
right=0.9,
top=0.9,
bottom=0.1)
#顯示
plt.show()
#清除當前axes
plt.cla()
#清除當前figure
plt.clf()
#關閉figure 窗口。
plt.close()
我的代碼是從下面的網址中抄下來運行的，當時不知道干嘛的，只是為了熟悉Matplotlib。我只能保證注釋大體正確吧，有問題可以指出啊 ，我就是想要大家告訴我答案呀! 加油呀↖(^ω^)↗ 米娜桑
