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matplotlib.pyplot是一组命令行函数，matplotlib看起来像MATLAB.Each。 pyplot函数可以对“画布”进行一些更改。 例如，创建“画布”(figure )，在画布中创建绘图区域，在绘图区域中绘画，然后使用文字标签修饰图形。
matplotlib.pyplot中的许多状态通过函数调用进行维护，以跟踪当前画布、绘图区域等的状态，并且绘图函数指向当前坐标系(Axes )。
这里的坐标系是画布的一部分，有多个坐标轴，不是严密的数学概念
一般来说，pyplot的API没有对象的API的灵活性。 这里看到的许多函数也可以使用Axes对象的方法。 首先，我们建议您了解本教程和示例如何工作。
使用pylot生成可视化图形，很快就是：
import matplotlib.pyplot as plt
PLT.plot ([ 1，2，3，4 ] )
PLT.ylabel(somenumbers ) )。
plt.show () )
你可能会奇怪为什么x轴的头发范围是[ 0，3 ]，y轴的范围是[ 1，4 ]。 plot ) )命令中只指定一个list或array参数时，matplotlib会将其视为y值序列并自动生成相应的x值序列。 的x向量与y的长度相同，但从0开始。 生成x值的python代码为range(Len ) y )，结果为： [ 0，1，2，3 ]。
plot ) )命令是多余的，可以有多个参数。 例如，可以同时绘制x和y参数，并添加代码：
PLT.plot ([ 1，2，3，4 ]，[ 1，4，9，16 ] ) )
图中的红线是用新添加的代码画的。
完整的代码
import matplotlib.pyplot as plt
PLT.plot ([ 1，2，3，4 ] )
PLT.ylabel(somenumbers ) )。
#plt.show () )
PLT.savefig(intro-0.png ) )。
PLT.plot ([ 1，2，3，4 ]，[ 1，4，9，16 ]，' r ' ) )
PLT.savefig(intro-1.png ) )。
原文链接：https://www.cn blogs.com/Brandon Li/p/12054761.html