matplotlib是Python的一个优秀的数据可视化库，能够绘制常用的数据分析图表，还能够绘制三维图像。

安装：在cmd窗口中输入

pip install matplotlib

官方文档：

基础用法：

1-通过plt.plot快速绘图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 准备绘图数据
x = np.arange(0, 1, 0.05)
print(x)

# y=sin(2*pi*x)
y = np.sin(2 * np.pi * x)
print(y)

# # 开始绘图
plt.plot(x, y)
plt.show()

# 改变线条颜色(b代表blue)
plt.plot(x, y, b)
plt.show()

# 将线条改为--虚线
plt.plot(x, y, b--)
plt.show()

# 将数据点用*号标出来
plt.plot(x, y, b--*)

# 设置图的标题
plt.title(My First Plot)

# 设置X坐标的名称
plt.xlabel(x lable)
plt.ylabel(y lable)

# 添加图例
# 1-设置label参数
plt.plot(x, y, b--*, label=sin)
# 2-设置图例的位置
plt.legend(loc=best)

# 显示图形
plt.show()

2-Figure和Subplot

# ---绘制多个图表---
# 创建figure对象
fig = plt.figure()
# 创建subplot---(221:前两个2表示2*2，两行两列，最后一个1表示创建第几个)
ax1 = fig.add_subplot(221)
ax2 = fig.add_subplot(222)
ax3 = fig.add_subplot(223)
ax4 = fig.add_subplot(224)

# --创建多个图标的简写--
fig,ax = plt.subplots(2,2)
ax[0,1].plot(x,y) 
plt.show()

3.颜色·线型和标记

# 创建figure对象fig
fig = plt.figure()
# 创建subplot
ax = fig.add_subplot(111)
# 设置颜色·线型和标记
ax.plot(x, y, color=red, linestyle=--, marker=*)  # 可以也简写为 r--*
plt.show()

4.标题·标签·图例

# 准备绘图数据
x = np.arange(0, 1, 0.05)
# y=sin(2*pi*x)
y = np.sin(2 * np.pi * x)

# -----标题·标签·图例-----
fig = plt.figure()
fig, ax = plt.subplots()
# 设置颜色·线型·标记
ax.plot(x, y, r--*, label=sin)
# 设置标题·标签
ax.set(title=My First Plot, xlabel=X label, ylabel=Y label)
# # 设置图例 (先在plot(）中添加lable参数)
# 设置位置
ax.legend(loc=best)
# 显示图像
plt.show()

# 设置标题、标签时，可以分开写(fontsize设置字体大小)

ax.set_title(My First Plot,fontsize=18)
ax.set_xlabel(X label,fontsize=18)
ax.set_ylabel(Y label,fontsize=18)

# 添加网格线

ax.grid()

# 设置图例位置

ax.legend(loc=best)          # 在最合适的位置，不定

ax.legend(loc=upper right)   # 在右上方
ax.legend(loc=upper left)    # 在左上方

ax.legend(loc=lower right)   # 在右下方
ax.legend(loc=lower left)    # 在左下方

ax.legend(loc=upper center)  # 在中上方
ax.legend(loc=lower center)  # 在中下方

# 设置标签字体大小

ax.set_xlabel(X label,fontsize=18)

# 指定默认字体（防止label里中文出现乱码）

from pylab import mpl
mpl.rcParams[font.sans-serif] = [FangSong]  # 指定‘仿宋’字体 

# 在一张图中绘制多个图形

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 准备绘图数据
x = np.arange(0, 1, 0.05)
# y=sin(2*pi*x)
y = np.sin(2 * np.pi * x)
# y2=cos(2*pi*x)
y2 = np.cos(2 * np.pi * x)

fig, ax = plt.subplots()
# 设置颜色·线型·标记·标签
ax.plot(x, y, b--o, label=sinx)
ax.plot(x, y2, r-*, label=cosx)
# 设置标题·标签
ax.set(title=sinx&cosx, xlabel=X label, ylabel=Y label)
# 设置图例位置
ax.legend(loc=best)
# 显示图形
plt.show()

5.将图表保存到本地（存在当前目录下）

fig.savefig(myfig.png)  # 名称+后缀