前言
matplotlib 是Python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。本文将以例子的形式分析matplot中支持的，分析中常用的几种图。其中包括填充图、散点图(scatter plots)、. 条形图(bar plots)、等高线图(contour plots)、 点阵图和３Ｄ图，下面来一起看看详细的介绍：
一、填充图
参考代码
from matplotlib.pyplot import * x=linspace(-3,3,100) y1=np.sin(x) y2=np.cos(x) fill_between(x,y1,y2,where=(y1>=y2),color='red',alpha=0.25) fill_between(x,y1,y2,where=(y<>y2),color='green',alpha=0.25) plot(x,y1) plot(x,y2) show()</div>
简要分析
这里主要是用到了fill_between函数。这个函数很好理解，就是传入x轴的数组和需要填充的两个y轴数组；然后传入填充的范围，用where=来确定填充的区域；最后可以加上填充颜色啦，透明度之类修饰的参数。
当然fill_between函数还有更加高级的用法，详见fill_between用法或者help文档。
效果图
二、散点图(scatter plots)
参考代码
from matplotlib.pyplot import * n = 1024 X = np.random.normal(0,1,n) Y = np.random.normal(0,1,n) T = np.arctan2(Y,X) scatter(X,Y, s=75, c=T, alpha=.5) xlim(-1.5,1.5) ylim(-1.5,1.5) show()</div>
简要分析
首先介绍一下numpy 的normal函数，很明显，这是生成正态分布的函数。这个函数接受三个参数，分别表示正态分布的平均值，标准差，还有就是生成数组的长度。很好记。
然后是arctan2函数，这个函数接受两个参数，分别表示y数组和x数组，然后返回对应的arctan(y/x)的值，结果是弧度制。
接下来用到了绘制散点图的scatter方法，首先当然是传入x和y数组，接着s参数表示scale，即散点的大小；c参数表示color，我给他传的是根据角度划分的一个数组，对应的就是每一个点的颜色（虽然不知道是怎么对应的，不过好像是一个根据数组内其他元素进行的相对的转换，这里不重要了，反正相同的颜色赋一样的值就好了）；最后是alpha参数，表示点的透明度。
至于scatter函数的高级用法可以参见官方文档scatter函数或者help文档。
最后设置下坐标范围就好了。
效果图
三、条形图(bar plots)
参考代码
from matplotlib.pyplot import * n = 12 X = np.arange(n) Y1 = (1-X/float(n)) * np.random.uniform(0.5,1.0,n) Y2 = (1-X/float(n)) * np.random.uniform(0.5,1.0,n) bar(X, +Y1, facecolor='#9999ff', edgecolor='white') bar(X, -Y2, facecolor='#ff9999', edgecolor='white') for x,y in zip(X,Y1): text(x+0.4, y+0.05, '%.2f' % y, ha='center', va= 'bottom') for x,y in zip(X,Y2): text(x+0.4, -y-0.05, '%.2f' % y, ha='center', va= 'top') xlim(-.5,n) xticks([]) ylim(-1.25,+1.25) yticks([]) show()</div>
简要分析
注意要手动导入pylab包，否则会找不到bar。。。
首先用numpy的arange函数生成一个[0,1,2,…,n]的数组。（用linspace也可以）
其次用numpy的uniform函数生成一个均匀分布的数组，传入三个参数分别表示下界、上界和数组长度。并用这个数组生成需要显示的数据。
然后就是bar函数的使用了，基本用法也和之前的plot、scatter类似，传入横纵坐标和一些修饰性参数。
接着我们需要用for循环来为柱状图显示数字：用python的zip函数将X和Y1两两配对并循环遍历，得到每一个数据的位置，然后用text函数在该位置上显示一个字符串（注意位置上的细节调整）。text传入横纵坐标，要显示的字符串，ha参数制定横向对齐，va参数制定纵向对齐。
最后调整下坐标范围，并且取消横纵坐标上的刻度以保持美观即可。
至于bar函数的具体用法可以参照bar函数用法或者help文档。
效果图
四、等高线图(contour plots)
参考代码
from matplotlib.pyplot import * def f(x,y): return (1-x/2+x**5+y**3)*np.exp(-x**2-y**2) n = 256 x = np.linspace(-3,3,n) y = np.linspace(-3,3,n) X,Y = np.meshgrid(x,y) contourf(X, Y, f(X,Y), 8, alpha=.75, cmap=cm.hot) C = contour(X, Y, f(X,Y), 8, colors='black', linewidth=.5) clabel(C, inline=1, fontsize=10) show()</div>
简要分析
首先要明确等高线图是一个三维立体图，所以我们要建立一个二元函数f，值由两个参数控制，(注意，这两个参数都应该是矩阵)。
然后我们需要用numpy的meshgrid函数生成一个三维网格，即，x轴由第一个参数指定，y轴由第二个参数指定。并返回两个增维后的矩阵，今后就用这两个矩阵来生成图像。
接着就用到coutourf函数了，所谓contourf，大概就是contour fill的意思吧，只填充，不描边；这个函数主要是接受三个参数，分别是之前生成的x、y矩阵和函数值；接着是一个整数，大概就是表示等高线的密度了，有默认值；然后就是透明度和配色问题了，cmap的配色方案这里不多研究。
随后就是contour函数了，很明显，这个函数是用来描线的。用法可以类似的推出来，不解释了，需要注意的是他返回一个对象，这个对象一般要保留下来个供后续的加工细化。
最后就是用clabel函数来在等高线图上表示高度了，传入之前的那个contour对象；然后是inline属性，这个表示是否清除数字下面的那条线，为了美观当然是清除了，而且默认的也是1；再就是指定线的宽度了，不解释，。
效果图
五、点阵图
参考代码
from matplotlib.pyplot import * def f(x,y): return (1-x/2+x**5+y**3)*np.exp(-x**2-y**2) n = 10 x = np.linspace(-3,3,3.5*n) y = np.linspace(-3,3,3.0*n) X,Y = np.meshgrid(x,y) Z = f(X,Y) imshow(Z,interpolation='nearest', cmap='bone', origin='lower') colorbar(shrink=.92) show()</div>
简要分析
这段代码的目的就是将一个矩阵直接转换为一张像照片一样的图，完整的进行显示。
前面的代码就是生成一个矩阵Z，不作解释。
接着用到了imshow函数，传人Z就可以显示出一个二维的图像了，图像的颜色是根据元素的值进行的自适应调整，后面接了一些修饰性的参数，比如配色方案（cmap），零点位置（origin）。
最后用colorbar显示一个色条，可以不传参数，这里传进去shrink参数用来调节他的长度。
效果图
六、３Ｄ图
参考代码
import numpy as np from pylab import * from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = figure() ax = Axes3D(fig) X = np.arange(-4, 4, 0.25) Y = np.arange(-4, 4, 0.25) X, Y = np.meshgrid(X, Y) R = np.sqrt(X**2 + Y**2) Z = np.sin(R) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=plt.cm.hot) ax.