首先，安装一个类似MATLAB的图片，其中安装了matplotlib库
让我们先画一个简单的线条：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,4])
plt.ylabel('some numbers')
plt.show()
解释一下
为什么只提供一组值，却能画直线呢？
这是因为，如果只将一个list或array传递给plot ()，则会认为它是y的值，并自动生成x的值。 另外，由于python计数以0开始，x的长度与y一致，因此x的值为[0、1、2、3]。
不仅可以画线条，还可以画点：
import matplotlib.pyplot as plt
PLT.plot ([ 1，2，3，4，5 ]，[ 1，4，9，10，16 ]，' ro ' ) x=[ 1，2，3，4，5 ]，y=[ 1，4，9，10，
#axis接收到的list参数为[xmin、xmax、ymin、ymax]
PLT.axis ([ 0，8，0，22 ] )设置x，y轴的长度。 x轴为[ 0，8 ]，y轴为[ 0，22 ]
plt.show () )
你可以在一张图上画多跳线
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
0.3间隔均匀采样
t=NP.arange(0.8 .0.3 ) )。
查看#t的值
打印t
# 'r--':红色需求； ' bs':蓝色方块； ' g^':绿色三角
PLT.plot(t，t，' r-- '，t，t**2，' bs '，t，t**3，' g^ ' )
plt.show () )
以下是均匀分布，也包括用于可视化该概率分布的辅助函数。 以下函数display_map输出一个条形图，显示每个网格空间中机器人的概率。 对于概率范围，y轴的范围为0到1。 在均匀分布中，这看起来像一条平行线。 如果想分离它们，可以选择各条的宽度=1。