简述
Matplotlib是一个基于python的2D画图库，能够用python脚本方便的画出折线图，直方图，功率谱图，散点图等常用图表，而且语法简单。具体介绍见matplot官网。
Numpy（Numeric Python）是一个模仿matlab的对python数值运算进行的扩展，提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生，而且据说自从他出现了以后，NASA就把很多原来用fortran和matlab做的工作交给了numpy来做了，可见其强大。。。他的官网在这里，具体的资料都在里面。
安装
$sudo apt-get install python-matplotlib $sudo apt-get install python-numpy</div>
(牛力大法好～)
使用
matplotlib可以在脚本中使用，不过如果在ipython中使用则会更加炫（直接添加–pylab参数可以免去导包的过程），而且能得到类似Matlab/Mathematica一样的功能，即时输入，即时输出。个人觉得说白了他就是模仿Matlab/Mathematica的，但是的确比前者更加方便编程。
很多情况下matplot需要配合numpy包一起用，关于numpy包我不打算分开来说，用到的时候提一下就行。有一点需要注意的是，numpy包通常是这样导入的：
import numpy as np</div>
会给他起一个叫np的别名，而且这几乎已经是约定俗成了。
在python或者ipython中输入help(*需要查找的函数*) 就行（当然需要先导入下包）。
第一个图像
需要导入的包：
import numpy as np from pylab import *</div>
第一个函数图像
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True) C,S = np.cos(X), np.sin(X) plot(X,C) plot(X,S) show()</div>
有matlab基础的同学肯定不陌生。。。是的，这两个模块的组合几乎就跟matlab的用法无二。。
１、首先用np.linspace方法生成一个数组X，这个数组是从$-\pi$开始到$\pi$的总共包含256个元素的数组，endpoint参数表示是否包含首尾端点(他的值是True或False，首字母要大写。。。。)。当然，这个数组就是一个普通的数组了，跟其他数组没有区别。
２、然后用np.cos()和np.sin()方法作用在X数组上，对于X中的每一个元素进行计算，生成结果数组。(免去了迭代的过程)。
３、接着调用pylab的plot方法，第一个参数是横坐标数组，第二个参数是纵坐标数组，其他参数暂且不谈。这样他会生成一个默认的图表了。(不会立刻显示)
４、当然，最后还要调用show方法来显示图表。
５、结果：
图表的名字叫figure1，左下面有几个按钮，都是很实用的东西，右下角会显示当前鼠标左边，也很方便。
图表布局和坐标分布
每一个图表都是在一个figure里面，我们可以通过如下命令生成一个空的figure：
figure(figsize=(8,6), dpi=80)</div>
这里参数的顺序没有要求，但是一定要加上参数名，因为他是根据参数名来区别每个参数的，是一种跟C语言类型不同的函数。figsize参数表示figure的宽高比，然后dpi表示每一份占的长度，比如这里就表示图像是640x480的。
输出命令之后会立刻出现一个窗口，接下来所有的plot命令都会立刻显示在这个窗口上而不用再输入show命令了。
一个figure里也能显示多个图表，我们可以用如下函数来分割一个figure:
subplot(3,4,6)</div>
这样就会把当前的figure分割成３行４列的表，而激活其中的第６张，即第２行第３张。以后的plot都是在这一个子表上生成的，如果需要更换则可以重新输入subplot命令来确定其新的位置。
除此之外，如果我们对图表显示的范围不满意，我们还可以直接调整图表的坐标范围：
xlim(-4.0,4.0) ylim(-1.0,1.0)</div>
这就表示x轴的范围设置在-4到4，y轴的范围设置在-1到1。当然，如果是想相对的进行修改我们可以利用下numpy数组的min和max方法。比如X.min() 这样的东西。
如果对坐标显示的密度啊什么的不满意，我们也可以调节他的标注点：
xticks(np.linspace(-4,4,9,endpoint=True)) yticks(np.linspace(-1,1,5,endpoint=True))</div>
对于xticks和yticks，我们实际上可以传入任意的数组，这里不过是为了方便而用numpy快速生成的等差数列。
当然，我们也可以给标注点进行任意的命名，像下面这样：
xticks([1,2,3,4,5],['one','two','three','four','five'])</div>
效果也很好想象，就不贴图了。需要注意的是这里也可以支持LaTex语法，将LaTex引用在两个$之间就可以了。（关于LaTex）
这里也有个小窍门，就是如果想不显示标注的话，我们就可以直接给xticks赋一个空的数组。
更改色彩和线宽
我们可以在画plot的时候用如下方法指定他的颜色和线宽：
plot(X, C, color='#cadae3', linestyle='-',linewidth=1.3, marker='o', markerfacecolor='blue', markersize=12,)</div>
同样，这里参数的顺序不重要，名字才重要。
color参数可以指定RGB的色相，也可以用一些默认的名字，比如red blue之类的。
linestyle参数则指定了线的样式，具体参照以下样式：
| 参数 | 样式 |
|---|---|
| ‘-‘ | 实线 |
| ‘–' | 虚线 |
| ‘-.' | 线-点 |
| ‘:' | 点虚线 |
linewidth参数指定折线的宽度，是个浮点数。
marker参数指定散点的样式，具体参照以下样式：
| 参数 | 样式 |
|---|---|
| ‘.' | 实心点 |
| ‘o' | 圆圈 |
| ‘,' | 一个像素点 |
| ‘x' | 叉号 |
| ‘+' | 十字 |
| ‘*' | 星号 |
| ‘^' ‘v' ‘<' ‘>' | 三角形(上下左右) |
| ‘1' ‘2' ‘3' ‘4' | 三叉号（上下左右） |
markerfacecolor参数指定marker的颜色
markersize参数指定marker的大小
这样就基本上能够自定义任何的折线图、散点图的样式了。
移动轴线
这段有点小复杂，暂时不想具体了解奇奇怪怪的函数调用，姑且先记录下用法和原理：
ax = gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
</div>
我们知道一张图有上下左右四个轴线，这里我们把右边和上边的轴线颜色调为透明，然后把下边设置到y轴数据为0的地方，把左边设置到x轴数据为0的地方。这样我们就能根据自己想要位置来调节轴线了。
比如下面这段官方的代码：
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