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一、前言
Python是一种高级编程语言，由Guido van Rossum于1991年创建。它以简洁、易读的语法而闻名，并且具有强大的功能和广泛的应用领域。Python具有丰富的标准库和第三方库，可以用于开发各种类型的应用程序，包括Web开发、数据分析、人工智能、科学计算、自动化脚本等。
Python本身是一种伟大的通用编程语言，在一些流行的库（numpy，scipy，matplotlib）的帮助下，成为了科学计算的强大环境。本系列将介绍Python编程语言和使用Python进行科学计算的方法，主要包含以下内容：
- Python：基本数据类型、容器（列表、元组、集合、字典）、函数、类
- Numpy：数组创建、数组操作、数组数学、广播
- Matplotlib：2d绘图、3d绘图、图表自定义、多子图和布局、图表自定义、多子图和布局
- IPython：创建笔记本、典型工作流程
二、实验环境
| matplotlib | 3.5.3 | |
| numpy | 1.21.6 | |
| python | 3.7.16 |
- 运行下述命令检查Python版本
python --version - 运行下述代码检查Python、NumPy、Matplotlib版本
import sys
import numpy as np
import matplotlib
print("Python 版本:", sys.version)
print("NumPy 版本:", np.__version__)
print("matplotlib 版本:", matplotlib.__version__)
三、Matplotlib详解
Matplotlib是一个用于创建数据可视化的Python库。它提供了广泛的绘图选项，能够生成各种类型的图表、图形和可视化效果。下面是Matplotlib的一些主要功能：
绘图风格和类型：Matplotlib支持各种绘图风格和类型，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D图等，可以根据需要选择适合的图表类型来展示和分析数据。
数据可视化：Matplotlib使得将数据转化为可视化表示变得简单，可以使用Matplotlib绘制图表来展示数据的分布、趋势、关系等，这有助于更好地理解数据和发现潜在的模式和关联。
图表自定义：Matplotlib提供了丰富的图表自定义选项，可以调整图表的标题、标签、坐标轴、线条样式、颜色等。这使得您能够创建符合特定需求和品味的高质量图表。
多子图和布局：Matplotlib允许您在单个图像中创建多个子图，以便同时展示多个相关的图表或数据视图。您可以自定义子图的布局和排列，以满足特定的展示需求。
导出图像：Matplotlib支持将图像导出为多种格式，包括PNG、JPEG、PDF、SVG等。这使得您可以方便地将生成的图表保存为文件，或嵌入到文档、报告和演示文稿中。
无论是进行科学研究、数据分析、报告撰写还是可视化展示，Matplotlib都是一个强大而灵活的工具。它广泛应用于各个领域，如数据科学、机器学习、金融分析、工程可视化等。
1、2d绘图类型
2、3d绘图类型
Matplotlib绘图_QomolangmaH的博客-CSDN博客
https://blog.csdn.net/m0_63834988/category_12441299.html
3、多子图和布局
1. subplot()函数
用于创建单个子图，其语法如下：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.subplot(nrows, ncols, index)nrows表示子图的行数ncols表示子图的列数index表示当前子图的索引。
简单示例
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个2行2列的子图布局
plt.subplot(2, 2, 1) # 第一个子图
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.subplot(2, 2, 2) # 第二个子图
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4])
plt.subplot(2, 2, 3) # 第三个子图
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 8, 27, 64])
plt.subplot(2, 2, 4) # 第四个子图
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 16, 81, 256])
plt.show() 
