今天就跟大家聊聊有关怎么在Python中使用matplotlib实现绘图功能，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

一个简单的例子

# -*- coding:utf-8 -*-
#!python3
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0,10,101)  #设置起始及终点，以及点的数量
y = np.sin(x)        #调用numpy库的sin函数
z = np.cos(x**2)
plt.figure(figsize=(8,6))  #设置图像的大小
plt.plot(x,y,label="$y=sin(x)$",color = "red",linewidth=2)      #设置图像属性，$表示将公式格式化
plt.plot(x,z,label="$y=cos(x**2)$")
plt.xlabel("Times/s")    #设置图像的横纵坐标的名称及单位
plt.ylabel("Volt/v")
plt.title("Demo")
plt.ylim(-1.2,1.2) #设置y的范围
plt.legend()
plt.show()         #显示图像

运行以上程序，得如下图所示的曲线：

plot函数的调用方式很灵活，

plt.plot(x,y,label="$y=sin(x)$",color = "red",linewidth=2)将x,y数组传递给plot之后，用关键字参数指定各种属性：

• label : 给所绘制的曲线一个名字，此名字在图示(legend)中显示。只要在字符串前后添加”$”符号，matplotlib就会使用其内嵌的latex引擎绘制的数学公式。

• color : 指定曲线的颜色

• linewidth : 指定曲线的宽度

• xlabel: 设置x轴的文字

• ylabel: 设置y轴的文字

• title:设置图表标题

• ylim:设置y轴的范围

• legend:显示图示

• show():显示所有图像

绘制多轴图

可以理解为在一个绘图区域绘制多个子图。调用函数为subplot(numRows, numCols, plotNum)

subplot将整个绘图区域等分为numRows行 * numCols列个子区域，然后按照从左到右，从上到下的顺序对每个子区域进行编号，左上的子区域的编号为1。如果numRows，numCols和plotNum这三个数都小于10的话，可以把它们缩写为一个整数，例如subplot(323)和subplot(3,2,3)是相同的。subplot在plotNum指定的区域中创建一个轴对象。如果新创建的轴和之前创建的轴重叠的话，之前的轴将被删除。

例如以下程序可以将绘图空间分成颜色不同的六份：

# -*- coding:utf-8 -*-
#!python3
import matplotlib.pyplot as plt
for idx, color in enumerate("rgbyck"):
  plt.subplot(320+idx+1, axisbg=color)
plt.show()

运行效果：

看完上述内容，你们对怎么在Python中使用matplotlib实现绘图功能有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注天达云行业资讯频道，感谢大家的支持。