主要用于作圖、可視化問題
安裝
pip install matplotlib
導(dǎo)入模塊
# 下面兩種二選一，第二種比較常用
from matplotlib import pylab
# 導(dǎo)入pyplot+numpy
import matplotlib.pyplot as plt
# 僅導(dǎo)入pyplot
導(dǎo)入模塊pyplot和pylab，可以參考下面鏈接觀察兩者區(qū)別：
https://www.cnblogs.com/Shoesy/p/6673947.html
（說白了就是pylay=pyplot+numpy）
圖片中文亂碼問題
輸入這三行解決
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 指定默認(rèn)字體
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解決保存圖像是負(fù)號'-'顯示為方塊的問題
常用圖形
折線/散點圖
主要使用plot()來展示杭措，里面前兩個參數(shù)代表x视搏，y坐標(biāo)（注意x，y數(shù)量要一樣）盟广，第三個參數(shù)可以用來設(shè)置散點圖('o')或者顏色、線條形式等各種樣式瓮钥，并且第三個參數(shù)可以同時傳入多個筋量，比如要紅色的散點圖就：'0r'
(1)顏色樣式：
青 c(cyan)
紅 r
品紅 m(magente)
綠 g
藍(lán) b
黃 y
黑 k
白 w
(2)線條樣式：
- 直線
-- 虛線
-. 就是這個樣
: 細(xì)小虛線（就是`...`）
(3)點的樣式：
s 方形
h 六角形（比大寫的細(xì)一點）
H 六角形
* 星形
+ 加號
x x形
d 菱形
D 菱形（和上面的些微不一樣）
p 五邊形
(4)坐標(biāo)區(qū)間：
plt.axis([-10, 10, 0, 2])
#x軸從-10到10，y軸0到2
或者分別設(shè)置x碉熄、y的區(qū)間：
plt.xlim(-10,10)
#設(shè)置x范圍在-10到10
plt.ylim(0,2)
#設(shè)置y范圍在0到2
注：
設(shè)置點的樣式時默認(rèn)就是散點圖桨武，以及同類樣式只能設(shè)置一個（比如不能設(shè)置兩種顏色），并且還可以把多個圖集合在一起展示锈津，那就多plot幾個呀酸，plot就相當(dāng)于一個畫布，每plot一個就相當(dāng)于在上面畫一張圖琼梆，再弄就繼續(xù)在上面畫
實際舉例
x = [1,3,5,2,4]
y = [2,4,5,1,3]
plt.plot(x, y) #將x性誉，y軸坐標(biāo)數(shù)據(jù)傳入，第三個參數(shù)是展現(xiàn)形式茎杂，默認(rèn)是折線圖
plt.plot(x, y, 'ok') #黑色散點圖
plt.xlim(0,10) #設(shè)置x范圍在0到10
plt.ylim(0,10) #設(shè)置y范圍在0到10
plt.title("show") #設(shè)置標(biāo)題名错览，在中上方
plt.xlabel("num") #設(shè)置x軸名稱，在中下方
plt.ylabel("age") #設(shè)置y軸名稱煌往，在中左方
plt.show() #可視化顯示數(shù)據(jù)倾哺，注意show了之后畫布就被清空了，前面的內(nèi)容下次就show不出來了
直方圖
主要用hist()來顯示刽脖，實現(xiàn)方式很簡單羞海，把一組數(shù)據(jù)放入括號里就行了，例如隨機(jī)生成一堆正態(tài)分布的數(shù)曲管，然后直方圖顯示：
data = numpy.random.normal(0, 1, 10000000) #隨機(jī)生成這么多個符合正態(tài)分布的數(shù)
style = numpy.arange(-3, 3, 0.01)
#從-3到3按0.01為間隔的格式却邓，如果不設(shè)格式，弄出來一點都不像
plt.hist(data, style)
plt.show()
其中如果要設(shè)置直方圖格式（寬度翘地、上下限申尤、是否要輪廓）可以這樣：
x = numpy.random.random_integers(0, 100, 100) #隨機(jī)生成100個上下限為0到100的數(shù)
style = numpy.arange(1, 100, 2) #在1到100內(nèi)癌幕，階值為2
plt.hist(x, style, histtype='stepfilled')
#生成相應(yīng)樣式直方圖，前面的樣式可以看作范圍是1到100里
#直方圖的每條柱子寬度為2的意思
#第三個參數(shù)是不要輪廓的意思昧穿，默認(rèn)是有
plt.show()
#實際上你會發(fā)現(xiàn)只有1到99的數(shù)據(jù)勺远，因為99+2>100，而100要和101的數(shù)據(jù)在一起才能顯示
#所以除非有101时鸵，才能顯示100-101的數(shù)據(jù)
注：
直方圖和折線圖這些不太一樣胶逢，折線圖是傳入兩個等長數(shù)據(jù)，然后每個x饰潜、y坐標(biāo)一一對應(yīng)展示出來初坠。而直方圖是：第一個參數(shù)代表你傳入的所有數(shù)據(jù)，第二個參數(shù)代表你傳入的x軸范圍彭雾，然后直方圖會將第一個參數(shù)里傳入的數(shù)據(jù)一個個計算在某個范圍內(nèi)含有的數(shù)據(jù)量碟刺，因此傳入的兩個參數(shù)數(shù)據(jù)不一定要等長，例如下面的例子：
x = [1,2,2.5,3,4,5]
# 傳入一堆數(shù)據(jù)（6個）
y = [1,2,3,4,5]
# 傳入范圍為1-5薯酝，其中：
# 1-2有1個（1）
# 2-3有2個（2半沽、2.5）
# 3-4有1個
# 4-5有2個
plt.hist(x, y)
plt.show()
結(jié)果如圖：
可以看出數(shù)據(jù)被自動分配到對應(yīng)的范圍內(nèi)上了
子圖
使用subplot(row, col, area)：三個參數(shù)分別是行數(shù)、列數(shù)和區(qū)域吴菠，比如要將原圖分成2行2列（切成4份）者填，然后要左下角那個圖就：
plt.figure(figsize=(10, 50))
# figure設(shè)置子圖排列尺寸，間距10做葵，尺寸為50*50
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.show()
如果想4個圖都顯示就4個subplot占哟，分別1、2酿矢、3榨乎、4就行了，然后在各圖的subplot之后寫的都是每個圖的內(nèi)容瘫筐，現(xiàn)在我們試試弄一個2行谬哀，第一行兩列的圖片（想象下鼠標(biāo)的樣子），而且分別是不同的內(nèi)容：
plt.subplot(2,2,1) #2行兩列的第一個圖严肪，內(nèi)容為1到100遞增為5的直方圖
x = numpy.arange(1,100,5)
plt.hist(x)
plt.subplot(2,2,2) #兩行兩列的第二個圖，內(nèi)容為100個符合正態(tài)分布數(shù)的直方圖
y = numpy.random.normal(0,1,100)
plt.hist(y)
plt.subplot(2,1,2) #兩行一列的第二個圖谦屑，此時會把上面兩個圖合起來看出兩行一列的第一個圖驳糯，而當(dāng)前圖看成第二個圖，內(nèi)容為一個折線圖
z = [[1,2,3,4,5],[1,5,3,2,4]]
plt.plot(z[0],z[1],'k')
plt.show() #展示這三個圖
餅狀圖
示例
from matplotlib import pyplot as plt
#調(diào)節(jié)圖形大小氢橙，寬酝枢，高
plt.figure(figsize=(6,9))
#定義餅狀圖的標(biāo)簽，標(biāo)簽是列表
labels = [u'第一部分',u'第二部分',u'第三部分']
#每個標(biāo)簽占多大悍手，會自動去算百分比
sizes = [60,30,10]
colors = ['red','yellowgreen','lightskyblue']
#將某部分出來帘睦，使用括號袍患，將第一塊分割出來，數(shù)值的大小是分割出來的與其他兩塊的間隙
explode = (0.05,0,0)
patches,l_text,p_text = plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors, \
labeldistance = 1.1,autopct = '%3.1f%%',shadow = False, startangle = 90,pctdistance = 0.6)
#labeldistance竣付，文本的位置離遠(yuǎn)點有多遠(yuǎn)诡延，1.1指1.1倍半徑的位置
#autopct，圓里面的文本格式古胆，%3.1f%%表示小數(shù)有三位肆良，整數(shù)有一位的浮點數(shù)
#shadow，餅是否有陰影
#startangle逸绎，起始角度惹恃，0，表示從0開始逆時針轉(zhuǎn)棺牧，為第一塊巫糙。一般選擇從90度開始比較好看
#pctdistance，百分比的text離圓心的距離
#patches, l_texts, p_texts颊乘，為了得到餅圖的返回值参淹，p_texts餅圖內(nèi)部文本的，l_texts餅圖外label的文本
#改變文本的大小
#方法是把每一個text遍歷疲牵。調(diào)用set_size方法設(shè)置它的屬性
for t in l_text:
t.set_size=(30)
for t in p_text:
t.set_size=(20)
# 設(shè)置x承二，y軸刻度一致，這樣餅圖才能是圓的
plt.axis('equal')
plt.legend()
plt.show()
注：
labels纲爸、sizes亥鸠、colors和explode的長度都要一樣
3D圖
1.導(dǎo)入3D圖相關(guān)模塊：
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
2.將畫圖板加到3D模塊里，然后加入數(shù)據(jù)即可：
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.scatter(x, y, z)
plt.show()
3D散點圖舉例：
from random import randint
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
li_xyz = [(randint(0, 100), randint(0, 100), randint(0, 100)) for i in range(100)]
x, y, z = zip(*li_xyz)
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.scatter(x, y, z)
plt.show()
讀取圖片
通過imread()讀取识啦，舉例：
from matplotlib.image import imread
file = r'2.jpg'
img = imread(file)
plt.imshow(img)
plt.show()
