使用 Matplotlib 可以很方便的生成各种类型的图像，比如直方图、条形图、散点图等。
使用简单的下列代码，便可以实现一个简单的图形。

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.arange(100, 201)
plt.plot(data)
plt.show()

• 通过np.arange(100, 201)生成一个[100, 200]之间的整数数组，它的值是：[100, 101, 102, … , 200]
• 通过matplotlib.pyplot将其绘制出来。很显然，绘制出来的值对应了图中的纵坐标（y轴）。而matplotlib本身为我们设置了图形的横坐标（x轴）：[0, 100]，因为我们刚好有100个数值
• 通过plt.show()将这个图形显示出来
  

有的时候我们需要在一张图片中有多个图形，我们可以使用下面的代码。

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.arange(100, 201)
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(data)
data2 = np.arange(200, 301)
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(data2)
plt.show()

这段代码中，除了subplot函数之外都是我们熟悉的内容。subplot函数的前两个参数指定了subplot数量，即：它们是以矩阵的形式来分割当前图形，两个整数分别指定了矩阵的行数和列数。而第三个参数是指矩阵中的索引。
下面介绍两种常见的图片：线形图与散点图

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import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3], [3, 6, 9], '-r')
plt.plot([1, 2, 3], [2, 4, 9], ':g')
plt.show()

得到的图形如下：


说明：

• plot函数的第一个数组是横轴的值，第二个数组是纵轴的值，所以它们一个是直线，一个是折线；
• 最后一个参数是由两个字符构成的，分别是线条的样式和颜色。前者是红色的直线，后者是绿色的点线。
  

下面进行介绍散点图：

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
N = 20
plt.scatter(np.random.rand(N) * 100,
            np.random.rand(N) * 100,
            c='r', s=100, alpha=0.5)
plt.scatter(np.random.rand(N) * 100,
            np.random.rand(N) * 100,
            c='g', s=200, alpha=0.5)
plt.scatter(np.random.rand(N) * 100,
            np.random.rand(N) * 100,
            c='b', s=300, alpha=0.5)
plt.show()

这段代码说明如下：

• 这幅图包含了三组数据，每组数据都包含了20个随机坐标的位置
• 参数c表示点的颜色，s是点的大小，alpha是透明度
  

以上已经了解了Matplotlib的大致使用，想继续学习可以参考官方网址。

奈斯