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Matplotlib是python最著名的繪圖庫，它提供了一整套和matlab相似的命令A(yù)PI，十分適合交互式地進行制圖。本文將以例子的形式分析matplot中支持的，分析中常用的幾種圖。其中包括填充圖、散點圖(scatter plots)、. 條形圖(bar plots)、等高線圖(contour plots)、 點陣圖和3D圖，下面來一起看看詳細的介紹：
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一、填充圖
參考代碼
簡要分析
這里主要是用到了fill_between函數(shù)。這個函數(shù)很好理解，就是傳入x軸的數(shù)組和需要填充的兩個y軸數(shù)組；然后傳入填充的范圍，用where=來確定填充的區(qū)域；最后可以加上填充顏色啦，透明度之類修飾的參數(shù)。
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效果圖
二、散點圖(scatter plots)
參考代碼
簡要分析
1.首先介紹一下numpy 的normal函數(shù)，很明顯，這是生成正態(tài)分布的函數(shù)。這個函數(shù)接受三個參數(shù)，分別表示正態(tài)分布的平均值，標(biāo)準差，還有就是生成數(shù)組的長度。很好記。
2.然后是arctan2函數(shù)，這個函數(shù)接受兩個參數(shù)，分別表示y數(shù)組和x數(shù)組，然后返回對應(yīng)的arctan(y/x)的值，結(jié)果是弧度制。
3.接下來用到了繪制散點圖的scatter方法，首先當(dāng)然是傳入x和y數(shù)組，接著s參數(shù)表示scale，即散點的大?。籧參數(shù)表示color，我給他傳的是根據(jù)角度劃分的一個數(shù)組，對應(yīng)的就是每一個點的顏色（雖然不知道是怎么對應(yīng)的，不過好像是一個根據(jù)數(shù)組內(nèi)其他元素進行的相對的轉(zhuǎn)換，這里不重要了，反正相同的顏色賦一樣的值就好了）；最后是alpha參數(shù)，表示點的透明度。scatter函數(shù)的高級用法可以參見官方文檔scatter函數(shù)或者help文檔，最后設(shè)置下坐標(biāo)范圍就好了。
效果圖
三、等高線圖(contour plots)
參考代碼
簡要分析
1.首先要明確等高線圖是一個三維立體圖，所以我們要建立一個二元函數(shù)f，值由兩個參數(shù)控制，(注意，這兩個參數(shù)都應(yīng)該是矩陣)。
2.然后我們需要用numpy的meshgrid函數(shù)生成一個三維網(wǎng)格，即，x軸由第一個參數(shù)指定，y軸由第二個參數(shù)指定。并返回兩個增維后的矩陣，今后就用這兩個矩陣來生成圖像。
3.接著就用到coutourf函數(shù)了，所謂contourf，大概就是contour fill的意思吧，只填充，不描邊；這個函數(shù)主要是接受三個參數(shù)，分別是之前生成的x、y矩陣和函數(shù)值；接著是一個整數(shù)，大概就是表示等高線的密度了，有默認值；然后就是透明度和配色問題了，cmap的配色方案這里不多研究。
4.隨后就是contour函數(shù)了，很明顯，這個函數(shù)是用來描線的。用法可以類似的推出來，不解釋了，需要注意的是他返回一個對象，這個對象一般要保留下來個供后續(xù)的加工細化。
5.最后就是用clabel函數(shù)來在等高線圖上表示高度了，傳入之前的那個contour對象；然后是inline屬性，這個表示是否清除數(shù)字下面的那條線，為了美觀當(dāng)然是清除了，而且默認的也是1；再就是指定線的寬度了。
效果圖
本文標(biāo)題：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：Python之神奇的繪圖庫matplotlib
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