環境 ： matplotlib 3.1.0，? numpy 1.15.4

目錄

使用matplotlib作圖的兩大方法

一 面對函數繪圖（pyplot模塊有大量函數，供用戶調用）

1.?主要分為四個步驟：

2. 代碼實例（單圖和多圖）

3. 圖片展示

二 面對對象繪圖（主要操作Figure和Axes對象）（推薦）

1.?主要分為四個步驟：

2. 代碼實例（單圖和多圖）

3. 圖片展示

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使用matplotlib作圖的兩大方法

本教程可以作為科研作圖模板， 涵蓋了作圖中很多小細節， 使用了matplotlib作圖的常用函數和對象

一 面對函數繪圖（pyplot模塊有大量函數，供用戶調用）

functions大都是從matlab移植過來的，熟悉matlab繪圖的讀者能夠很快入門?

1.?主要分為四個步驟：

(1) 準備數據和創建畫布； (2) 繪制線條、散點圖; (3) 對線條、散點圖、坐標軸進行描述；(4) 顯示畫布。

2. 代碼實例（單圖和多圖）

            
              import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 準備數據
np.random.seed(19680801)
N, fonts = 50, 8

x1 = np.linspace(0, 2*np.pi, num=1000)
y1, yy1 = 0.2*np.sin(x1*10) + 0.75, 0.15*np.sin(x1*10+0.2) + 0.25
x2, y2 = np.random.rand(N), np.random.rand(N)

# 創建畫布
plt.figure(figsize=(6, 4), dpi=300)

# 2.繪制線條、散點圖
plt.plot(x1, y1, color='r', linewidth=2, label="line 1")
plt.plot(x1, yy1, color='g', linewidth=2, label="line 2")
plt.scatter(x2, y2, s=8, c='b', label="scatter", marker='*')
# 3. 對線條、散點圖、坐標軸進行描述
plt.xlim(0, 1)
plt.ylim(0, 1)
plt.xlabel('xlable', fontsize=fonts)
plt.ylabel('ylabel', fontsize=fonts)
xticklabels = np.arange(0, 1.2, 0.2)
yticklabels = np.arange(0, 1.2, 0.2)
plt.xticks(ticks=xticklabels, labels=[str(round(xx, 1)) for xx in xticklabels])
plt.yticks(ticks=yticklabels, labels=[str(round(xx, 1)) for xx in yticklabels])
plt.title("figure 1", fontsize=fonts)
plt.legend(loc='upper left', fontsize=fonts)
plt.grid(True)
plt.tight_layout(pad=0.3)

# 4. 顯示并保存畫布
plt.savefig("./1.tiff")
plt.show()

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# 1.準備數據（ 參上）
# 創建畫布
plt.figure(figsize=(6, 3), dpi=300)

# 2.對線條、散點圖、坐標軸進行描述
# 繪制第一個子圖
plt.subplot(121)
plt.plot(x1, y1, color='r', linewidth=2, label="line 1")
plt.plot(x1, yy1, color='g', linewidth=2, label="line 2")
plt.xlim(0, 1)
plt.ylim(0, 1)
plt.xlabel('xlable', fontsize=fonts)
plt.ylabel('ylabel', fontsize=fonts)
plt.title("figure 2", fontsize=fonts)
plt.legend(loc='upper left', fontsize=fonts)
plt.grid(True)
plt.tight_layout(pad=0.3)

# 繪制第二個子圖
plt.subplot(122)
plt.scatter(x2, y2, s=8, c='b', label="scatter", marker='*')
plt.xlim(0, 1)
plt.ylim(0, 1)
plt.xlabel('xlable', fontsize=fonts)
plt.ylabel('ylabel', fontsize=fonts)
plt.title("figure 3", fontsize=fonts)
plt.legend(loc='upper left', fontsize=fonts)
plt.grid(True)
plt.tight_layout(pad=0.3)

# 4. 顯示并保存畫布
plt.savefig("./2.tiff")
plt.show()
            
          

3. 圖片展示

二 面對對象繪圖（主要操作Figure和Axes對象）（推薦）

理解了matplotliblib包里面的Figure和Axes對象， 繪制漂亮的科研圖就能夠運用自如、得心應手

1.?主要分為四個步驟：

(1) 準備數據；(2) 創建Figure和Axes對象；(3) 進行線條、散點圖、坐標軸繪制和描述；(4) 顯示畫布。

2. 代碼實例（單圖和多圖）

            
              import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 準備數據
np.random.seed(19680801)
N, fonts = 50, 8
x1 = np.linspace(0, 2*np.pi, num=1000)
y1 = 0.2*np.sin(x1*10) + 0.75
yy1 = 0.15*np.sin(x1*10+0.2) + 0.25
x2, y2 = np.random.rand(N), np.random.rand(N)

# 2. 創建一個Figure對象和一個Axes對象
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4), dpi=300)

# 3 進行線條、散點圖、坐標軸繪制和描述
ax.plot(x1, y1, color='g', linewidth=2, label="line 1")
ax.plot(x1, yy1, color='r', linewidth=2, label="line 2")
ax.scatter(x2, y2, s=8, c='b', label="scatter", marker='*')
ax.set_xlim(0, 1)
ax.set_ylim(0, 1)
ax.set_xlabel('xlable', fontsize=fonts)
ax.set_ylabel('ylabel', fontsize=fonts)
xticklabels = np.arange(0, 1.2, 0.2)
yticklabels = np.arange(0, 1.2, 0.2)
ax.set_xticks(xticklabels)
ax.set_yticks(yticklabels)
ax.set_xticklabels(labels=[str(round(xx, 1)) for xx in xticklabels], fontdict={'fontsize': fonts})
ax.set_yticklabels(labels=[str(round(xx, 1)) for xx in yticklabels], fontdict={'fontsize': fonts})
ax.set_title("figure 4", fontsize=fonts)
ax.legend(loc='upper left', fontsize=fonts)
ax.grid(True)

fig.tight_layout(pad=0.3)
fig.savefig("./3.tiff")

# 4.顯示畫布
plt.show()
###############################################################################
# 1.準備數據（參上）

# 2.創建一個Figure對象和兩個Axes對象
fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(6, 3), dpi=300)

# 3.對軸描述
# 對軸一描述
ax[0].plot(x1, y1, color='g', linewidth=2, label="line 1")
ax[0].plot(x1, yy1, color='r', linewidth=2, label="line 2")
ax[0].set_xlim(0, 1)
ax[0].set_ylim(0, 1)
ax[0].set_xlabel('xlable', fontsize=fonts)
ax[0].set_ylabel('ylabel', fontsize=fonts)
ax[0].set_title("figure 2", fontsize=fonts)
ax[0].legend(loc='upper left', fontsize=fonts)
ax[0].set_title("figure 5", fontsize=fonts)
ax[0].grid(True)

# 對軸二描述
ax[1].scatter(x2, y2, s=8, c='b', label="scatter", marker='*')
ax[1].set_xlim(0, 1)
ax[1].set_ylim(0, 1)
ax[1].set_xlabel('xlable', fontsize=fonts)
ax[1].set_ylabel('ylabel', fontsize=fonts)
ax[1].set_title("figure 3", fontsize=fonts)
ax[1].legend(loc='upper left', fontsize=fonts)
ax[1].set_title("figure 6", fontsize=fonts)
ax[1].grid(True)

fig.tight_layout(pad=0.3)
fig.savefig("./4.tiff")
# 4.顯示畫布
plt.show()
            
          

3. 圖片展示

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