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1. 加载宏包2. plot 函数的语法plot([x], y, [fmt], **kwargs)3. 一张图画好几条线1. 加载宏包
使用 matplotlib 包画图时，我们一般加载里面的 pyplot，并命名为 plt，然后使用 plot 函数画图。
# 导入 matplotlib 中的 plot， 并命名为常用名 pltimport matplotlib.pyplot as plt
例如，下面的代码画出正弦函数 y=sin(x)y=sin(x)y=sin(x) 的图形。
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 生成数据x = np.arange(0, 10, 0.1) # 横坐标数据为从0到10之间，步长为0.1的等差数组y = np.sin(x) # 纵坐标数据为 x 对应的 sin(x) 值# 生成图形plt.plot(x, y)# 显示图形plt.show()
图形显示：
利用plot函数，我们可以对图形进行更多精细的设置，官方的详细文档可以参看：/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html。
2. plot 函数的语法
Plot 函数的基本语法是：
plot([x], y, [fmt], **kwargs)
[fmt] 的常用代码（包括颜色代码、点形代码、线形代码），由下面的表所示。
颜色：
点形：
线形：
**Kwargs 的常用设置包括线条的粗细 linewidth，图像标签 label 等。下面一些 plot 函数的代码展示了 [x]，[fmt]，**Kwargs 的一些可选用法：
>>> plot(x, y) # 根据横坐标数据 x 与纵坐标数据 y 画图，采用默认的颜色、点形与线性>>> plot(y) # 据纵坐标数据 y 画图，横坐标数据默认为从 0 到 N-1，步长为 1 的等差数组>>> plot(x, y, 'bo') # 颜色为蓝色('b')、点形为圆('o')>>> plot(y, 'g-.')# 颜色为绿色('g')，线型为折线('-.')>>> plt.plot(x, y, 'yo:', label='y=sin(x)', linewidth=2) # 颜色为黄色('y')，点形为圆形('o')，线形为虚线(':')，lable 内容为 'y=sin(x)', 线条宽度为 2
通过设置线型形状，就可以画折线图了。
如果我们想自定义坐标轴的标题，坐标轴的刻度，坐标轴刻度的范围，设置图形标题，添加图例时，可以通过设置 pyplot 函数中的 xlable（横坐标轴标题）, ylabel（纵坐标轴标题）, xticks（横坐标轴刻度），yticks（纵坐标轴刻度），title（图形标题）, grid（显示网格），legend（显示图例）等属性来实现。经过自定义设置，对上图的代码进行一下修改：
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 这两行代码使得 pyplot 画出的图形中可以显示中文plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 生成数据x = np.arange(0, 10, 0.5)y = np.sin(x)# 生成图形plt.plot(x, y, 'go:', label='y=sin(x)', linewidth=2) # 颜色绿色，点形圆形，线性虚线，设置图例显示内容，线条宽度为2plt.ylabel('y') # 横坐标轴的标题plt.xlabel('x') # 纵坐标轴的标题plt.xticks(np.arange(0, 11, 1)) # 设置横坐标轴的刻度为 0 到 10 的数组plt.ylim([-2, 2]) # 设置纵坐标轴范围为 -2 到 2plt.legend() # 显示图例, 图例中内容由 label 定义plt.grid() # 显示网格plt.title('我的第一个 Python 图形') # 图形的标题# 显示图形plt.show()
生成图形：
3. 一张图画好几条线
下表是我国近的 GDP 增长率，以及三大产业在近的增长率。
在画图时，横坐标轴数据为年份，纵坐标轴数据分别为 GDP 增长率，第一产业增长率，第二产业增长率，第三产业增长率。为了将四个纵坐标轴数据显示在一个图形上，可以用四个 plot 函数进行划线。Python 画图的代码为：
import matplotlib.pyplot as plt# 这两行代码解决 plt 中文显示的问题plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 输入纵坐标轴数据与横坐标轴数据gdp_rate = [9.4, 10.6, 9.6, 7.9, 7.8, 7.3, 6.9, 6.7, 6.8, 6.6]first_industry_rate = [4.0, 4.3, 4.2, 4.50, 3.8, 4.1, 3.9, 3.3, 4.0, 3.5]second_industry_rate = [10.3, 12.7, 10.7, 8.4, 8.0, 7.4, 6.2, 6.3, 5.9, 5.8]third_industry_rate = [9.6, 9.7, 9.5, 8.0, 8.3, 7.8, 8.2, 7.7, 7.9, 7.6]years = [, , , , , , , , , ]# 4 个 plot 函数画出 4 条线，线形为折线，每条线对应各自的标签 labelplt.plot(years, gdp_rate, '.-', label='GDP增长率')plt.plot(years, first_industry_rate, '.-', label='第一产业增长率')plt.plot(years, second_industry_rate, '.-', label='第二产业增长率')plt.plot(years, third_industry_rate, '.-', label='第三产业增长率')plt.xticks(years) # 设置横坐标刻度为给定的年份plt.xlabel('年份') # 设置横坐标轴标题plt.legend() # 显示图例，即每条线对应 label 中的内容plt.show() # 显示图形
图形显示效果：
