Python中的Matplotlib库的使用指南

Matplotlib是一个Python的2D绘图库，可以轻松地生成各种静态，动态，交互式的图表和图形，它可以实现数学，科学和工程领域用到的各种图形。Matplotlib是一个非常强大的图形库，它提供了丰富的API来控制各种显示属性，可以绘制线图，散点图，柱状图，饼图，等高线图等。

Matplotlib库安装

Matplotlib基于NumPy库实现，安装Matplotlib之前必须要确保已经安装好了NumPy库，在此基础上，Matplotlib库的安装也非常的简单，只需要在命令行输入以下指令：

pip install matplotlib

如果需要安装特定版本的Matplotlib，可以在命令行输入以下指令：

pip install matplotlib==版本号

Matplotlib库的使用

在使用Matplotlib进行数据可视化之前，需要明确Matplotlib库中两个最基础的概念： Figure和Axes。

Figure是Matplotlib中的顶层容器，包含了所有的绘图元素，例如Axes，文字和线条等。每个Figure对象都有一个Figure编号，用来区分不同的Figure对象。

Axes是下一级的容器，是我们最终绘图的地方。一个Figure可以包含多个Axes，每个Axes包含一个X轴和一个Y轴，用来绘制我们的图形。我们可以像坐标系一样在Axes中添加各种绘图元素。

Matplotlib库提供了许多用于创建图形的函数，下面是一个绘制简单折线图的示例：

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)

y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)

plt.show()

该程序使用了Matplotlib的pyplot模块，其中plt.plot(x, y)用于创建并显示折线图，plt.show()用于将图形显示出来。执行该程序将会生成一个包含单条正弦曲线的图形。

Matplotlib库常用绘图函数

Matplotlib库提供了丰富的绘图函数，下面列出了一些常用的函数：

1. plt.plot(x, y)    绘制一个线性图

2. plt.scatter(x, y)    绘制散点图

3. plt.bar(x, y)        绘制一个条形图

4. plt.hist(x, bins, normed=True)    绘制直方图

5. plt.pie(x, labels)    绘制饼图

6. plt.contour(X,Y,Z)    绘制等高线

Matplotlib库常用的参数：

1. color    线条颜色

2. linewidth    线条宽度

3. linestyle    线条风格

4. marker    线条标记样式

5. label    线条标签

6. alpha    透明度

Matplotlib库图像样式设置

Matplotlib库提供了以下常用的图像样式设置函数，可以根据不同需求进行设置：

1. plt.title('')    添加图像标题

2. plt.xlabel('')    添加X轴标签

3. plt.ylabel('')    添加Y轴标签

4. plt.legend()     图例设置

5. plt.xlim()    X轴范围设置

6. plt.ylim()    Y轴范围设置

Matplotlib库还提供了很多其他的函数和模块，如3D绘图和动画绘制等。虽然Matplotlib库有丰富的API让用户可以自由地定制绘图，但Matplotlib的缺点在于其在细节方面的复杂度。 有时，因为所要绘制的目标不太明确，这种复杂性也会导致代码的难以阅读和维护。同时，该库也不支持动态交互，可能对数据科学家和机器学习工程师来说不太适合。