1.基本用法

1.1 导入Matplotlib

在Matplotlib中我们用得最多的就是其中的pyplot包

import matplotlib.pyplot as plt #缩写plt，当然也可以换成其他的名字

plt.show() ：在python脚本中要加上这一句话才会显示整个已经画好的图片（一般放在脚本的最后一句话）
np.linspace()是numpy中的一个函数，用于生成一个直线向量

1.2 figure 的使用

plt.figure()

plt.figure() 向编译器声明一个figure区域，在这个语句一下的画图指令就默认在这个画板上排下来
属性num：可以设定figure的序号数，如果没有设定的话就会默认从1排序下来
figsize =（8，5）：调节figure的大小
如果现在同一个图里面画的话就直接在同一个plt.figure()下调用 plt.plot() 函数直接画就行了

1.3 plot函数的使用

plt.plot()

linewidth：定义线的宽度
linestyle：定义线的类型

2.坐标轴的设置

plt.xlim,plt.ylim:x，y坐标轴的范围设置
xlabel，ylabel：x、y坐标轴的标签
plt,xticks():参数传进去一个向量，用来设置x坐标轴的标志，当然也可以使用键值对的方式来设置在坐标轴上面画标签
使用正则表达式可以在文字标签上面加上公式
ax = plt.gca()（get current axis）：得到当前坐标轴的句柄，方便以后设置
ax.spines[‘top’].set_color(‘none’)：设置坐标轴的有无
ax.spines[‘left’].set_position((‘data’, 0))：设置坐标轴的位置

3.图例的设置 plt.legend

图例可以通过loc= 设置图例的位置
labels= 设置图片的标签

4.源代码

# -*- coding:utf-8 -8-
"""
Author: FeverTwice
Date: 2021--08--23
"""

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-3, 3, 50)
y1 = 2 * x + 1
y2 = x ** 2

plt.figure(num=3, figsize=(8, 5))

#记得在l1后面加逗号作为切片
l1, = plt.plot(x, y2, label='up')
l2, = plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--', label='down')

# 设置坐标数轴
plt.xlim((-1, 2))
plt.ylim((-2, 3))

# 设置标签
plt.xlabel("I am x")
plt.ylabel("I am y")

new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5)
print(new_ticks)

# 设置标签
plt.xticks(new_ticks)

#使用正则表达式设置文字标注
plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3],
           [r'$really\ bad$', r'$bad\ \alpha$', r'$normal$', r'$good$', r'$really\ good$'])
plt.legend(handles=[l1, l2, ], labels=['aaa', 'bbb'], loc='best')

# gca = get current axis
ax = plt.gca()

# 设置图片的边框
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')

# 设置坐标轴
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')

# x轴绑定在-1里面
ax.spines['bottom'].set_position(('data', -1))
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
plt.show()