学习心得
（1）
Matplotlib是Python中一个二维绘图包，能够非常简单的实现数据可视化。Matplotlib最早由John Hunter于2002年启动开发，其目的是为了构建一个Matlab式的绘图函数接口。下面详细介绍Matplotlib图像构成、Matplotlib图像基本绘图流程、中文字符显示、坐标轴字符刻度标注等基本绘图知识。
为了方便快速绘图，Matplotlib通过pyplot模块（import matplotlib.pyplot as plt），提供了一套和Matlab类似的命令API,将众多绘图对象所构成的复杂结构隐藏在这套API内部，这些对象对应图形的一个个图形元素（如坐标轴、曲线、文字等），模块给每个对象分配函数，以此对该图形元素进行操作，而不影响其他部分。创建好画布后，只需调用pyplot模块所提供的函数，仅几行代码就可以实现添加、修改图形元素或在原有图形上绘制新图形。
1.Matplotlib图像构成
可以分为4个层次结构：
（1）canvas（画板）：位于最底层，导入M库就自动存在；
（2）figure（画布）：建立在canvas之上，从这一层就能开始设置其参数；
（3）axes（子图）：将figure分成不同块，实现分面绘图；
（4）图表信息（构图元素）：添加或修改axes上的图形信息，优化图表的显示效果。
2.绘图基本步骤
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Sep 23 17:24:50 2021
@author: 86493
"""
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.figure(1) # 创建画布
x = np.linspace(0, 1, 1000)
plt.subplot(2, 1, 1)# 分为2*1的图形阵，选择第一章图片绘图
plt.title('y=x^2 & y=x')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.xlim((0, 1))
plt.ylim((0, 1))
plt.xticks([0, 0.3, 0.6, 1])# 设置刻度
plt.yticks([0, 0.5, 1])
plt.plot(x, x ** 2)
plt.plot(x, x)
plt.legend(['y=x^2', 'y=x'])# 添加图例
plt.savefig('first.png')
plt.show()
3.中文字符显示
# 中文字符显示
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 10, 0.2)
y = np.sin(x)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 设置字体为SimHei
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号"-"显示异常
plt.title('sin曲线')
plt.plot(x, y)
plt.savefig('third.png')
plt.show()
4.坐标轴字符刻度标注
# 坐标轴字符刻度标注
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) # 季度标号
y = np.array([100, 104, 106, 95, 103, 105, 115, 100])
v = ['2020年一季度', '2020年二季度','2020年三季度','2020年四季度',
'2021年一季度','2021年二季度','2021年三季度','2021年四季度',]
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 设置字体为SimHei
plt.title('某产品2020-2021各季度销售额')
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('季度')
plt.xticks(x, v, rotation = 45) # v为与x对应的字符刻度，rotation为旋转角度
plt.ylabel('销售额（万元）')
plt.show()