python matplotlib数据作图
一、使用numpy生成长度为100的等差序列作为自变量，命名为x，并使用三角函数SiNx和cosx**2生成两个因变量，命名为y和Z。二、设置画布的大小、颜色、宽度、类型和标签。三、通过plt.figure(figsize=(10,6))的画布。图（（10,6））。四、尝试plt.plot(x,y,color='red',linewidth=2,label='$\sinx$')和plt.plot(x,z,'b--',label='$\cosx^2$')。五、分通过plt.xlabel('T')和plt.ylabel('V')设置X和Y轴的轴标签；并通过plt.title('V changes by T')为图形设置标题。六、Y[：，0]=Y[：，0]*888表示修改第一个数据并将其展开888次；之后，使用上述设置时保持不变，发现另一行几乎是一条直线。
Python Matplotlib画图
主要用于作图、可视化问题 pip install matplotlib 导入模块 pyplot 和 pylab ，可以参考下面链接观察两者区别： https://www.cnblogs.com/Shoesy/p/6673947.html （说白了就是pylay=pyplot+numpy） 输入这三行解决 主要使用 plot() 来展示，里面前两个参数代表 x ， y 坐标（注意x，y数量要一样），第三个参数可以用来设置散点图( 'o' )或者颜色、线条形式等各种样式，并且第三个参数可以同时传入多个，比如要红色的散点图就： '0r' (1)颜色样式： (2)线条样式： (3)点的样式： (4)坐标区间： 或者分别设置x、y的区间： 注： 设置点的样式时默认就是散点图，以及同类样式只能设置一个（比如不能设置两种颜色），并且还可以把多个图集合在一起展示，那就多 plot 几个，plot就相当于一个画布，每plot一个就相当于在上面画一张图，再弄就继续在上面画 主要用 hist() 来显示，实现方式很简单，把一组数据放入括号里就行了，例如随机生成一堆正态分布的数，然后直方图显示： 其中如果要设置直方图格式（宽度、上下限、是否要轮廓）可以这样： 注： 直方图和折线图这些不太一样，折线图是传入两个等长数据，然后每个x、y坐标一一对应展示出来。而直方图是：第一个参数代表你传入的所有数据，第二个参数代表你传入的x轴范围，然后直方图会将第一个参数里传入的数据一个个计算在某个范围内含有的数据量，因此传入的两个参数数据不一定要等长，例如下面的例子： 结果如图： 可以看出数据被自动分配到对应的范围内上了 使用 subplot(row, col, area) ：三个参数分别是行数、列数和区域，比如要将原图分成2行2列（切成4份），然后要左下角那个图就： 如果想4个图都显示就4个 subplot ，分别1、2、3、4就行了，然后在各图的subplot之后写的都是每个图的内容，现在我们试试弄一个2行，第一行两列的图片（想象下鼠标的样子），而且分别是不同的内容： 注： labels 、 sizes 、 colors 和 explode 的长度都要一样 1.导入3D图相关模块： 2.将画图板加到3D模块里，然后加入数据即可： 3D散点图举例： 通过 imread() 读取，举例： https://blog.csdn.net/qq_34859482/article/details/80617391
