matplotlib教程，matplotlib简单几步高效绘制图表

matbtlb库仅需开发人员编写几行代码即可绘制一个图表。下面结合面向对象的方式使用matpbtib库绘制一个简单的图表，示例代码如下：

In [1]:
import. numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.array([1,)2, 3, 4, 5])       #准备数据
fig = plt.figure ()                    #创建代表画布的Figure类的对象fig
ax = fig.add_subplot(111)              #在画布fig上添加坐标系风格的绘图区域ax
ax.plot(data)                          #绘制图表
plt.show()                             #展示图表

以上代码首先导入了num py模块、pyplot模块，并将这两个模块分别取别名为np、plt其次创建了一个包含5个元素的数组data，然后调用figure0函数创建了一个代表画布的Fgure类的对象fg,调用add_sbpbt0方法在画布上添加拥有坐标系的绘图区域ax，调用pbt()方法在绘图区域中根据data绘制图表，最后调用show0函数展示图表。

需要说明的是，当调用pbt0方法绘制图表时，若只是传入了单个列表或数组，则会将传入的列表或数组作为y轴的数据，并自动生成一个与该列表或数组长度相同的、首位元素为0的递增序列作为x轴的数据，即[0,1,2,3,4]。

运行上面的程序，效果如图所示。

从图中可以看出，图表的图形是一条直线，位于由两个坐标轴及边框围成的区域中。

下面使用pypbt的函数快速地绘制同一个图表，示例代码如下：

In [2]:
import nunpy as np
import matplotlib.pyplot as plt               #导入 pyplot模块
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])              #准备数据
plt.plot(data)                                #在当区域中绘制图表
plt.show()                                    #展示图表

以上代码首先导入了num py模块、pyplot模块并这两个模块分别取别名为np、plt，其次创建了一个包含5个元素的数组data，然后调用hot0函数在当前的绘图区域中根据data绘制图表，最后调用show0函数展示图表。

通过比较前面的两个示例代码可以现，第二个示例使用更少的代码便绘制了同一个图表。