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Matplotlib库的介绍
什么是Matplotlib库？
Matplotlib是一个Python的数据可视化库，用于绘制各种类型的图表，包括线图、散点图、条形图、等高线图、3D图等等。它是一个非常强大和灵活的库，被广泛用于数据科学、机器学习、工程学、金融等领域。
Matplotlib提供了一个面向对象的API，可以让用户对图形进行高度的自定义。用户可以控制图形的每个方面，如标题、标签、轴、线条颜色、线型、填充、字体等等。此外，Matplotlib还提供了一些工具，用于将图形保存为图像文件，如PNG、PDF等格式。
Matplotlib库的开发始于2003年，它是由John D. Hunter创建的。现在，Matplotlib是一个开源项目，得到了众多用户的支持和贡献。
Thumbnail gallery — Matplotlib 2.0.2 documentation
Matplotlib库的效果
我们输入的列表[2,1,6,4,5]作为Y轴的值，这里要注意是这个plot，如果我们输入的参数只有一个一维数组，那么它只会当做y轴来使用，那么x轴就是这个列表的索引，如0,1,2,3,4
plt.plot()只有一个输入列表或数组时，参数被当作Y轴，X轴以索引自动生成
我们将绘制的文件存储为文件；plt.savefig()将输出图形存储为文件，默认PNG格式，可以通过dpi修改输出质量
这个dpi指的就是质量，每个英寸包含600个像素点，这个质量就很高了
这个plt.axis([-1,10,0,6])，-1的意思是x轴的最左边就是-1，最右边是10,0是y轴最底是0，最高是6
plt.plot(x,y)当有两个以上参数时，按照X轴和Y轴顺序绘制数据点
这个plt.subplot(3,2,4)的意思是将一个绘图区域分有3个横轴，2个纵轴，也就是将区域分为6块，这个第三个参数指的是当前的绘图区域的6块中的那个，区域从左到右，也可以将，号去掉，也就是plt.subplot(324)
也可以理解为3行2列第4个
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def f(t):return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t)
a=np.arange(0.0,5.0,0.02)
plt.subplot(211)
plt.plot(a,f(a))
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')
plt.show()这个就是绘图区域的运用
pyplot的plot()函数
颜色字符
可以通过format_string的方法来改变曲线的风格 ，如果你不选择颜色，那么系统会默认选择一条根它不同颜色的曲线赋值给它
风格字符
标记字符
a=np.arange(10)
plt.plot(a,a*1.5,'go-',a,a*2.5,'rx',a,a*3.5,'*',a,a*4.5,'b-.')
plt.show()
之前的是简写的方式，我们可以完整的写
pyplot的中文显示
pyplot并不默认支持中文显示，需要rcParams修改字体实现
但是第一种会导致全局的所有字体的样式都会改变，所以不建议使用这种方法
pyplot的文本显示
这个$$是 Latex表达式
plt.text(2,1,r'$\mu=100$',fontsize=15)前三个参数分别为图形在x,y轴的位置(2,1)内容为第三个参数
plt.annotate(r'$\mu=100$',xy=(2,1),xytext=(3,1.5),arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.1,width=2))
第一个参数指字符串，指的是要注释的内容
第二个参数xy,表示箭头所在的位置
xytext文本所在的位置
arrowprops对箭头进行属性设置
#!/usr/bin/env python
# -- coding: utf-8 --
# @Time : 2023/3/25 21:39
# @File : pyplot的文本显示.py
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
a=np.arange(0.0,5.0,0.02)
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')
plt.xlabel('时间',fontproperties='SimHei',fontsize=15,color='green')
plt.ylabel('振幅',fontproperties='SimHei',fontsize=15)
plt.title(r'正弦波实例$y=cos(2\pi x)$',fontproperties='SimHei',fontsize=20)
plt.annotate(r'$\mu=100$',xy=(2,1),xytext=(3,1.5),arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.1,width=2))
plt.text(2,1,r'$\mu=100$',fontsize=15)
plt.axis([-1,6,-2,2])
plt.grid(True)
plt.show()pyplot的子绘图区域
(3,3),(0,0),colspan=3第一个ax1
同理往下
可以通过gridspec方式上面的效果