图像的输出

⑴ matplotlib.pyplot.show()

图像绘制完成后，使用该方法就可以打印出图像。

⑵ matplotlib.pyplot.title()

(资料图片仅供参考)

为图像加上标题。

⑶ matplotlib.pyplot.xlabel() / matplotlib.pyplot.ylabel()

加上x轴 / y轴标签。

⑷ matplotlib.pyplot.xticks() / matplotlib.pyplot.yticks()

设置x轴 / y轴刻度。

第一个参数为要设置的刻度，第二个参数为每个刻度的显示标签。

⑸ matplotlib.pyplot.axis()

用于同时设置 X 轴和 Y 轴的坐标轴范围。

① matplotlib.pyplot.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])

设置输出界面的X轴和Y轴的范围。

② matplotlib.pyplot.axis('equal')

设置 X 轴和 Y 轴的范围相等，但刻度可能不同。

③ matplotlib.pyplot.axis('scaled')

设置 X 轴和 Y 轴的范围和刻度都相等。

④ matplotlib.pyplot.axis('off')

隐藏坐标轴。默认为 on。

⑹ matplotlib.pyplot.text()

matplotlib.pyplot.text( x ,y ,text)

在点 (x,y) 输出 text 的内容。

⑺ matplotlib.pyplot.rcParams

matplotlib.pyplot.rcParams 是 matplotlib.pyplot 模块中的一个字典。

用于设置和获取全局的绘图参数。可以自定义绘图的外观、样式和行为。

作为字典，那么字典适用的操作也适用于它。可以遍历查看具体内容。

① matplotlib.pyplot.rcParams[]

可以获取字典的值。

② matplotlib.pyplot.rcParams[]=[]

可以更改字典的值，用于设置参数。

不设置中文字体的话，在标题或者坐标轴标签中输入中文会无法显示。

可以根据需要选择其他字体。world文档等中的字体的英文名也适用于Python，但是中文字体不显示英文名，需要自行查。

③ matplotlib.pyplot.rcParams.update() 

参数为一个字典，可以批量修改字典的值。

折线图

matplotlib.pyplot.plot( [X,] Y [,format] [, [X,] Y [,format] ……] )

X和Y为长度相等的一维数组，以 ( X[i] ,Y[i] ) 绘制点，最后连起来。

若未指定X，则默认X=numpy.arange(n)，其中n为numpy.size(Y)。

通常配合numpy.linspace()绘制函数曲线。

输出样式 format 具体语法可参考help(plt.plot)来查看。

多个字符可以合起来用。例如 'vb' 表示 蓝色倒三角形。

绘制普通折线图

绘制函数（方程）图

绘制多条线

多次使用 matplotlib.pyplot.plot() 在一个 matplotlib.pyplot.plot() 内加多组参数，可以在同一个窗口内绘制多条线。

可以在 plot() 内用label参数添加标签，并用 legend() 函数显示标签来区分不同的线。

直方图

matplotlib.pyplot.hist( A ,bins=10 [,keyword_format] )

A为数组。

bins为条形的边界个数（即指定子范围的数量），默认为10。两端边界为A的最小值到A的最大值。

输出样式 keyword_format 以命名参数的形式接收。具体可参考 help(matplotlib.pyplot.hist)。

将[0,98]划分成10个区间，直方图表示A中的元素在10个区间内分布的个数。

直方图转化为折线图

numpy.histogram(A ,bins=10)

返回一个含有2个数组的二元组。第一个数组为A中的元素在各个区间内的频数。第二个数组bins为子范围的边界。

易知，边界数=条形数+1。所以可以用 (bins[1:]+bins[:-1])/2 来让点画在条形的中间位置。

绘制正态分布图

饼图

matplotlib.pyplot.pie(data_list ,labels= text_list ,colors=color_list)

data为数据集合。

labels为每个区域的文字标签的集合。

colors为每个区域的颜色集合。

3个集合的长度必须相等。

绘制球体

对于绘制简单的3D图形，可以直接使用 projection='3d' 参数创建3D子图。

mpl_toolkits.mplot3d 模块中的 Axes3D 类提供了更多高级的功能和选项，可以用于绘制更复杂的3D图形。

plt.figure()

创建了一个新的图形对象，代表整个图形窗口。可以将其看作是一个容器，用于包含图形的所有元素，如坐标轴、图形、文本等。

fig.add_subplot(111, projection='3d')

向图形对象中添加一个子图。子图是图形对象的一部分，可以在其中绘制具体的图形元素。该方法的参数指定了子图的位置和投影类型。

参数 111 表示将子图放置在一个 1x1 的网格中的第一个位置。对于更复杂的布局，可以使用不同的参数值，如 211 表示将子图放置在一个 2x1 的网格中的第一个位置。

projection='3d' 指定子图的投影类型为 3D，即创建一个带有3D坐标轴的子图。

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