查看“Matplotlib”的源代码

* ''' ipython中事先执行 %matplotlib '''
* 参见 [https://matplotlib.org/index.html] [http://www.cnblogs.com/wei-li/archive/2012/05/23/2506940.html]

==简单plot==
*'''import matplotlib.plot as plt'''
*初始化 clear
 plt.clf()
* 显示图像
 plt.show()
* Tweak spacing to prevent clipping of ylabel
 plt.tight_layout()

*plt.plot() 中的颜色，线型等
:* options for the color characters are: 'r' , 'g' , 'b' = blue, 'c' = cyan, 'm' = magenta, 'y' = yellow, 'k' = black, 'w' = white
:* Options for line styles are:  '-' = solid, '--' = dashed, ':' = dotted, '-.' = dot-dashed, '.' = points,  'o' = filled circles,  '^' = filled triangles
:* marker style [https://matplotlib.org/api/markers_api.html]

*产生多个图形窗口
 plt.figure(1)
 plt.figure(2)

* 简单的例子
 x = np.arange(0, 5, 0.1);
 y = np.sin(x)
 plt.subplot(211) # panels
 plt.plot(x, y，label='sin')
 plt.errorbar(x, y, xerr=0.1 * x, yerr=5.0 + 0.75 * y, ls='None', marker='s') #误差棒，ls='None' 表示不连线 
 plt.xlim(0,3)  #调整坐标范围
 plt.xscale('symlog') # 设置对数坐标格式,，
 plt.xlabel('x label')
 plt.ylabel('y label')
 plt.title("Simple Plot")
 plt.legend() #图例  显示前面plot中的label


== coding style ==
*通过关键词来配置图的要素，例子
 x = np.arange(0, 10, 0.2)
 y = np.sin(x)
 fig, ax = plt.subplots()
 ax.plot(x, y)
 plt.show()
*axes的配置
:ax.semilogx  : 对数坐标
:ax.grid :添加grid
:ax.set_xlim(xmin=1,xmax=10) #设置坐标范围
*ax也可以通过 plt.gca()获取

==专题==
===直方图===
*plt.hist() 命令
:关键词有 bins=None, range=None, density=None, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid', orientation='vertical', rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False, normed=None

*coding style
 n, bins, patches = ax.hist(x, 50, normed=1)

===图像===
*imshow()
 delta = 0.025
 x = y = np.arange(-3.0, 3.0, delta)
 X, Y = np.meshgrid(x, y)
 Z = np.exp(-X**2 - Y**2)
 fig, ax = plt.subplots()
 im = ax.imshow(Z, interpolation='bilinear', cmap=cm.RdYlGn,
               origin='lower', extent=[-3, 3, -3, 3],
               vmax=abs(Z).max(), vmin=-abs(Z).max())     #lower 就是把index[0,0]放在左下，extent是数轴上标志的范围
 plt.imshow(Z)

=== 保存图片文件 ===
*plt.savefig("filename.png")
*plt.savefig('SFH_LMC_miles.pdf',format='pdf')
*保存文件一片空白
:在 plt.show() 后调用了 plt.savefig() ，在 plt.show() 后实际上已经创建了一个新的空白的图片（坐标轴），这时候你再 plt.savefig() 就会保存这个新生成的空白图片。
::plt.show() 放在最后，或者
     # gcf: Get Current Figure
    fig = plt.gcf()
    plt.show()
    fig1.savefig('tessstttyyy.png', dpi=100)