1 我畫出來的圖:
2 運(yùn)行代碼在此：
3 簡略講解版本：
#導(dǎo)入庫
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#設(shè)置各部分?jǐn)?shù)據(jù)
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
#建立子圖 帶入xy
fig,ax = plt.subplots()
lines = ax.plot(x,y)
#建立散點圖谋币，進(jìn)行設(shè)置
ax.scatter(x,y,marker=".")
ax.plot(x,y,marker="o")
#設(shè)置
plt.plot(x,y,linewidth=4.0)
plt.plot(x,y,ls='solid')
plt.plot(x,y,ls='--')
plt.plot(x,y,'--',x**2,y**2,'-.')
plt.setp(lines,color='r',linewidth='4.0')
#設(shè)置標(biāo)簽
ax.text(1,
? ? ? ? -2.1,
? ? ? ? 'Example Graph',
? ? ? ? style='italic')
#設(shè)置
ax.annotate("Sine",
? ? ? ? ? ? xy=(8,0),
? ? ? ? ? ? xycoords='data',
? ? ? ? ? ? xytext=(10.5,0),
? ? ? ? ? ? textcoords='data',
? ? ? ? ? ? arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3"),)
#設(shè)置標(biāo)題 ? ? ? ? ?
plt.title(r'$sigma_i=15$',fontsize=20) ? ? ? ? ? ?
ax.margins(x=0.0,y=0.1)?
ax.axis('equal')
ax.set(xlim=[0,10.5],ylim=[-1.5,1.5])
ax.set_xlim(0,10.5)
#設(shè)置標(biāo)簽
ax.set(title='An Example Axes',
? ? ? ?ylabel='Y-Axis',
? ? ? ?xlabel='X-Axis')
ax.legend(loc='best')
ax.xaxis.set(ticks=range(1,5),
? ? ? ? ? ? ?ticklabels=[3,100,-12,"foo"])
ax.tick_params(axis='y',
? ? ? ? ? ? ? ?direction='inout',
? ? ? ? ? ? ? ?length=10)
#自動調(diào)節(jié)subplot 參數(shù)進(jìn)行指定填充
fig.tight_layout()
#顯示
plt.show()
#關(guān)閉
plt.cla()
plt.clf()
plt.close()
4 詳細(xì)注釋版本：
#導(dǎo)入numpy庫用來科學(xué)計算仗扬，matplotlib庫畫圖
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
'''調(diào)用了numpy的linspace()建立了了一個數(shù)組，
其參數(shù)的含義分別是開始值蕾额，終止值早芭，創(chuàng)建元素個數(shù)，
往往最后可能會有一個endpoint=False,表示最后一個值是否被包含诅蝶，不寫默認(rèn)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退个。y,z分別是cosine和sine值（x,y,z都是numpy數(shù)組）
#此處可參考http://www.reibang.com/p/7fbecf5255f0
y = np.cos(x)
z = np.sin(x)
'''np.random.random()返回隨機(jī)的浮點數(shù)，在半開區(qū)間 [0.0, 1.0),
data指畫出一個10*10形狀的二維數(shù)組调炬，由范圍 [0.0, 1.0)的隨機(jī)數(shù)組成,
并且每個隨機(jī)數(shù)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(jié)構(gòu)语盈，np.mgrid[ 第1維，第2維 缰泡，第3維 刀荒， …]
一維：eg:np.mgrid[-1:1:5j]
array([-1. , -0.5,? 0. ,? 0.5,? 1. ])
第一個參數(shù)是初始值，第二個為終止值棘钞，第三個為參數(shù)個數(shù)照棋，猜測j代表橫坐標(biāo)或者縱坐標(biāo)？
不理解二維多維數(shù)組武翎，直到我找到了這篇文章：
http://www.cnblogs.com/NanShan2016/p/5491200.html烈炭，
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(guān)的x宝恶，y軸
【step1：k擴(kuò)展】(朝右擴(kuò)展)：
[1 1 1]
[2 2 2]
[3 3 3]
【step2：b擴(kuò)展】(朝下擴(kuò)展)：
[4 5 6]
[4 5 6]
[4 5 6]
【step3：定位（ki符隙，bi）】（把上面的k趴捅、b聯(lián)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(biāo)嗎'''
Y,X = np.mgrid[-3:3:100j,-3:3:100j]
#此處是對X,Y坐標(biāo)進(jìn)行運(yùn)算
U = -1 -X**2+ Y
V = 1 + X - Y**2
#創(chuàng)建子圖，散點圖
fig,ax = plt.subplots()
ax.scatter(x,y,marker=".")
ax.plot(x,y,marker="o")
#設(shè)置子圖數(shù)據(jù)
plt.plot(x,y,linewidth=4.0)
plt.plot(x,y,ls='solid')
plt.plot(x,y,ls='--')
plt.plot(x,y,'--',x**2,y**2,'-.')
#對artist 對象設(shè)置屬性霹疫，lines為之前設(shè)置的對象拱绑，setp函數(shù)可以對多條線進(jìn)行設(shè)置的
plt.setp(lines,color='r',linewidth='4.0')
#在軸上添加文本
ax.text(1,
-2.1,
'Example Graph',
style='italic')
#用箭頭在指定的一個數(shù)據(jù)點創(chuàng)建一個注釋或一段文本
ax.annotate("Sine",
xy=(8,0),
xycoords='data',
xytext=(10.5,0),
textcoords='data',
arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3"),)
#設(shè)置當(dāng)前axes 標(biāo)題
plt.title(r'$sigma_i=15$',fontsize=20)
#設(shè)置或檢索自動縮放功能
ax.margins(x=0.0,y=0.1)
#獲取或設(shè)置軸屬性的便捷方法
ax.axis('equal')
#設(shè)置x，y軸的范圍
ax.set(xlim=[0,10.5],ylim=[-1.5,1.5])
ax.set_xlim(0,10.5)
#設(shè)置標(biāo)題和x,y軸的標(biāo)簽
ax.set(title='An Example Axes',
ylabel='Y-Axis',
xlabel='X-Axis')
#Legend 對象列表丽蝎，用于顯示圖示
ax.legend(loc='best')
#設(shè)置刻度標(biāo)簽
ax.xaxis.set(ticks=range(1,5),
ticklabels=[3,100,-12,"foo"])
#改變刻度及刻度標(biāo)簽外觀
ax.tick_params(axis='y',
direction='inout',
length=10)
#調(diào)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)
#自動調(diào)節(jié)subplot 參數(shù)進(jìn)行指定填充
fig.tight_layout()
#spines 是連接軸刻度標(biāo)記的線猎拨，而且標(biāo)明了數(shù)據(jù)區(qū)域的邊界
ax1.spines['top'].set_visible(False)
ax1.spines['bottom'].set_position(('outward',10))
#保存
plt.savefig('foo.png')
plt.savefig('foo.png',transparent=True)
#顯示
plt.show()
#清除當(dāng)前axes
plt.cla()
#清除當(dāng)前figure
plt.clf()
#關(guān)閉figure 窗口。
plt.close()
我的代碼是從下面的網(wǎng)址中抄下來運(yùn)行的屠阻，當(dāng)時不知道干嘛的红省，只是為了熟悉Matplotlib。我只能保證注釋大體正確吧国觉，有問題可以指出啊 吧恃，我就是想要大家告訴我答案呀! 加油呀↖(^ω^)↗ 米娜桑
