基于函数的可视化操作
函数plt.plot()
最常用的绘图函数为plt.plot()函数。例如，可以用plt.plot()函数绘制一条直线，并使用plt.ylabel()函数给图像加上一个y轴的标题
from matplotlib import pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,4])
plt.ylabel('some numbers')
plt.show()
通常，Matplotlib模块不会立即显示绘制的图形，以便后续向图形中添加更多的信息。只有在调用函数plt.show()后，绘制的图形才会显示。
默认情况下，Python绘制的图形会以弹窗的形式显示，并提供了一些按钮对生成的图形进行一些简单的操作。
如果使用Jupyter Notebook，plt.show()函数则可以省略，Python也不会弹出绘图窗口，而是在Jupyter Notebook的输出中内嵌图片：
plt.plot([1,2,3,4])
plt.ylabel('some numbers')Text(0, 0.5, 'some numbers')
plt.plot()函数可以绘制基本的点线图，它的使用方式主要有：
plt.plot(x, y)
plt.plot(x, y, format_str)
plt.plot(y)
plt.plot(y, format_str)例如，指定x，y的参数作为点的x轴坐标和y轴坐标时，plt.plot()函数会用一条直线连接两个相邻的点：
plt.plot([1,2,3,4], [1,4,9,16])[]
不指定x参数时，x的值默认为range(len(y))。
plt.plot([1,4,9,16])[]
默认情况下，plt.plot()函数用蓝色实线连接两个相邻的坐标点。可以使用格式字符串即参数format_str控制plt.plot()函数绘制图形的格式。
颜色控制符如下表所示。
| 字符 | 颜色 |
|---|---|
| 'b' | 蓝色，blue |
| 'g' | 绿色，green |
| 'r' | 红色，red |
| 'c' | 青色，cyan |
| 'm' | 品红，magenta |
| 'y' | 黄色，yellow |
| 'k' | 黑色，black |
| 'w' | 白色，white |
点线控制符如下表所示。
| 字符 | 类型 | 字符 | 类型 |
|---|---|---|---|
| '-' | 实线 | '--' | 虚线 |
| '-.' | 虚点线 | ':' | 点线 |
| '.' | 点 | ',' | 像素点 |
| 'o' | 圆点 | 'v' | 下三角点 |
| '^' | 上三角点 | '<' | 左三角点 |
| '>' | 右三角点 | '1' | 下三叉点 |
| '2' | 上三叉点 | '3' | 左三叉点 |
| '4' | 右三叉点 | 's' | 正方点 |
| 'p' | 五角点 | '*' | 星形点 |
| 'h' | 六边形点1 | 'H' | 六边形点2 |
| '+' | 加号点 | 'x' | 乘号点 |
| 'D' | 实心菱形点 | 'd' | 瘦菱形点 |
| '_' | 横线点 |
可以单独或者组合使用颜色和点线控制符来控制绘图的格式：
plt.plot([1,2,3,4], [1,4,9,16], 'ro')[]
图的显示范围可以通过plt.axis()函数控制：
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro')
plt.axis([0, 6, 0, 20])(0.0, 6.0, 0.0, 20.0)
还可以同时传入多组数据，将其绘制在同一张图上：
import numpy as npt = np.arange(0., 5., 0.2) # 数组也可以作为plt.plot()函数的参数
plt.plot(t, t, 'r--', # 红色虚线
t, t ** 2, 'bs', # 蓝色正方形点
t, t ** 3, 'g^') # 绿色上三角点
plt.show()
plt.plot()函数还支持使用关键字参数来控制绘图的格式。例如，可以使用参数linewidth改变线条的宽度，参数color改变颜色：
x = np.linspace(-np.pi,np.pi)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y, linewidth=2.0, color='r') # 线宽2，颜色红色
plt.show()
可以通过函数plt.subplot()将多张子图画在同一张图片上，其用法为：
plt.subplot(rows, cols, fignum)表示在一个rows×cols大小的画布上，在第fignum张图上进行可视化操作，其中fignum的计数从1开始。比如plt.subplot(3, 4, 8)时，对应的子图排序是：
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11,12当绘制子图的总数小于10时，可以使用一个三位数字替代上面的用法，如plt.subplot(3, 3, 1)可以写成plt.subplot(331)。
一个绘制两个子图的例子如下：
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
def f(t):
return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t)
t1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.1)
t2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
plt.subplot(211) # 定位到第1张子图
plt.plot(t1, f(t1), 'bo', t2, f(t2), 'k')
plt.subplot(212) # 定位到第2张子图
plt.plot(t2, np.cos(2*np.pi*t2), 'r--')
plt.show()
