一、安裝matplotlib
1）由于已安裝anaconda，可直接打開anaconda prompt，再用命令pip install matplotlib進行安裝，因鏡像問題，可能較慢，建議第2種方式，
2）訪問https://pypi.org/project/matplotlib/#files，并查找與你使用的Python版本匹配的wheel檔案（擴展名為.whl的檔案），比如與python3.9版本相應的matplotlib-3.5.1-cp39-cp39-win_amd64.whl放在目錄G:\develop\python下，（或者你自己所建目錄）
打開anaconda prompt，再用命令pip install G:\develop\python\matplotlib-3.5.1-cp39-cp39-win_amd64.whl（注意目錄要保持一致） 執行完成即可，
二、測驗 matplotlib
打開anaconda prompt 先輸入python,再輸入 import matplotlib，如圖所示，沒有出現任何錯誤訊息，就說明系統安裝成功，
三、 繪制簡單的折線
import matplotlib.pyplot as plt #匯入模塊matplotlib.pyplot，并重新命名為plt squares = [1,4,9,16,25,36,49,64,81,100] #定義一個陣列 plt.plot(squares, linewidth=5)# 設定圖表標題，并給坐標軸加上標簽和 引數 linewidth 決定了繪制的線條的粗細 plt.title("Square Numbers", fontsize=24)#設定標題和字體大小 plt.xlabel("Value", fontsize=14) # x軸標簽，和字體大小 plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14) # y軸標簽，和字體大小 plt.tick_params(axis='both', labelsize=14) # 設定刻度標記的大小，函式 tick_params() 設定刻度的樣式 plt.show()
這樣就完成一個簡單的折線圖，運行效果如下：
注：如果運行程序中，出現圖中紅色方框所示警告，需要重新設定spyder中Tools,如下圖所示：
四、使用 scatter() 繪制散點圖并設定其樣式
1、要繪制單個點
可使用函式 scatter() ，并向它傳遞一對x和y坐標，它將在指定位置繪制一個點：
import matplotlib.pyplot as plt #匯入模塊matplotlib.pyplot，并重新命名為plt plt.scatter(2, 4, s=200) #呼叫了scatter()，并使用實參s設定了繪制圖形時使用的點的尺寸，位置為2，4 plt.title("Square Numbers", fontsize=24) # 設定圖表標題并給坐標軸加上標簽 plt.xlabel("Value", fontsize=14) plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14) # 設定刻度標記的大小 plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14) plt.show()
2、要繪制系列點
繪制系列點，只需要給出系列點的坐標即可，我們將上述代碼中plt.scatter(2, 4, s=200)的2，4分別用兩個數列代替，
import matplotlib.pyplot as plt #匯入模塊matplotlib.pyplot，并重新命名為plt x_values = [1, 2, 3, 4, 5] #X軸的數列 y_values = [1, 3,6, 9, 12] #y軸的數列
plt.scatter(x_values, y_values, s=100) #呼叫了scatter()，并使用實參s設定了繪制圖形時使用的點的尺寸
plt.title(" series Numbers", fontsize=24) # 設定圖表標題并給坐標軸加上標簽
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Value", fontsize=14) # 設定刻度標記的大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)
plt.show()
運行結果如下：
3、自動計算資料
像上述手動輸入點數，或數列，都是比較慢的處理方式 ，下面用for回圈來替代手工輸入，
可以先將x_values定義為一個數列，數值在一定的范圍，比如1-1000，而對應的y_values也是一個數列，按一定的方式（函式）產生，于是，可以將上述代碼修改為如下：
import matplotlib.pyplot as plt #匯入模塊matplotlib.pyplot，并重新命名為plt x_values = list(range(1, 1001)) #定義一個1-1000的數列， y_values = [x**2 for x in x_values] #定義Y值的生成方式， plt.scatter(x_values, y_values, s=4) #呼叫了scatter()，并使用實參s設定了繪制圖形時使用的點的尺寸 plt.title(" series Numbers", fontsize=24) # 設定圖表標題并給坐標軸加上標簽 plt.xlabel("Value", fontsize=14) plt.ylabel("Value", fontsize=14) # 設定刻度標記的大小 plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=10) plt.axis([1,1100,1,1100000]) #注意一下axis的引數 plt.show()
運行結果如下：
matplotlib中的點默認為藍色點和黑色輪廓，如上述三圖所示，其中最后一圖因為點較多，且連在一起，像是一條曲線，為區別不同的點，可以對點分別不同的顏色，
只需再配置幾個引數 ，就可以洗掉黑色輪廓，和修改點的顏色，
plt.scatter(x_values, y_values, edgecolor='none', s=40)，其中edgecolor='none'表示將黑色輪廓洗掉
修改資料點的顏色，可向 scatter() 傳遞引數 c ，并將其設定為要使用的顏色的名稱，如下：
plt.scatter(x_values, y_values, c='red', edgecolor='none', s=40) # 將顏色修改為紅色，
1、顏色映射（colormap）
顏色映射是一系列顏色，從起始顏色漸變到結束顏色，在可視化中，顏色映射用于突出資料的規律
plt.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues,edgecolor='none', s=40)
#呼叫了scatter()引數 c 設定成了一個y值串列，并使用引數 cmap 告訴 pyplot 使用哪個顏色映射， # 將y值較小的點顯示為淺藍色，并將y值較大的點顯示為深藍色
具體運行效果如下：
注意，要了解所有相關顏色的映射，可訪問官網 http://matplotlib.org/，單擊Examples，向下滾動到Color Examples，再單擊colormaps_reference進行參考，
4、自動保存圖表
方法 plt.show() 是顯示圖表
要讓程式自動將圖表保存到檔案中，可呼叫 plt.savefig() 方法
plt.savefig('scatter.png', bbox_inches='tight') #保存為scatter.png的圖片檔案
預告：下一篇將通過隨機函式，類、數列、matplotlib等綜合應用，生成一個隨機圖形，
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