matplotlib官网文档：

支持win7_64_bit的matplotlib库下载网址：

简单介绍：

matplotlib 是python最著名的画图库，它提供了一整套和matlab类似的命令API，十分适合交互式地进行制图。并且也能够方便地将它作为画图控件，嵌入GUI应用程序中。它的文档相当完备，并且Gallery页面 中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。

因此假设你须要绘制某种类型的图，仅仅须要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下。基本上都能搞定。

这篇我们用matplotlib从构造最简单的bar一步一步向复杂的bar前行。

什么是最简单的bar，看例如以下语句你就知道她有多么简单了：

參考代码：

>>> print os.getcwd()

D:\Python27

>>> import matplotlib.pyplot as plt

>>> plt.bar(left = 0,height = 1)

>>> plt.show()

首先我们import了matplotlib.pyplot ，然后直接调用其bar方法，最后用show显示图像。我解释一下bar中的两个參数：

·        left：柱形的左边缘的位置。假设我们指定1那么当前柱形的左边缘的x值就是1.0了

·        height：这是柱形的高度。也就是Y轴的值了

left。height除了能够使用单独的值(此时是一个柱形)，也能够使用元组来替换(此时代表多个矩形)。比如。以下的样例：

參考代码：

>>> import matplotlib.pyplot as plt

>>> plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5))

>>> plt.show()

继续操作：

參考代码：

>>> import matplotlib.pyplot as plt

>>> plt.bar(left = (0,1,2,3,4,5,6),height = (1,0.5,0.7,0.2,0.9,1.6,0.3))

>>> plt.show()

细节注意：上面的默认宽度为0.8，当然自己能够设置宽度的。用属性width进行设置。

进一步操作。请看例如以下需求：

实际情况须要标明X轴与Y轴的标题。如何操作？比方x轴是性别。y轴是人数。

实现也非常easy，看代码：

參考代码：

>>> plt.ylabel(u'人数')

>>> plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35)

注意这里的中文一定要用u(3.0以上好像不用。我用的2.7)，由于matplotlib仅仅支持unicode。

接下来，让我们在x轴上的每一个bar进行说明。

比方第一个是“男”，第二个是“女”。

參考代码：

>>>import matplotlib.pyplot as plt

>>> plt.xlabel(u'gender')

>>> plt.ylabel(u'People Numbers')

([, ], )

>>> plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35)

>>> plt.show()

plt.xticks的使用方法和我们前面说到的left,height的使用方法几乎相同。

假设你有几个bar，那么就是几维的元组。第一个是文字的位置，第二个是详细的文字说明。只是这里有个问题，非常显然我们指定的位置有些“偏移”，最理想的状态应该在每一个矩形的中间。

你能够更改(0,1)=>((0+0.35)/2 ,(1+0.35)/2 )只是这样比較麻烦。我们能够通过直接指定bar方法里面的align="center"就能够让文字居中了。

參考代码：

>>> import matplotlib.pyplot as plt

>>> plt.xlabel(u'gender')

>>> plt.xticks((0,1),(u'Man',u'Woman'))

([, ], )

>>> plt.show()

接下来。我们还能够给图标增加标题和图例。

标题：

plt.title(u"性别比例分析")

图例：

rect = plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35,align="center")

plt.legend((rect,),(u"图例",))

參考代码：

>>> import matplotlib.pyplot as plt

>>> plt.xlabel(u'gender')

>>> plt.ylabel(u'People Numbers')

>>> plt.title(u"Sex ratio analysis")

>>> plt.xticks((0,1),(u'Man',u'Woman'))

([, ], )

>>> rect = plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35,align="center")

>>> plt.legend((rect,),(u"Sample",))

>>> plt.show()

注意这里的legend方法。里面的參数必须是元组。即使你仅仅有一个图例，不然显示不对。

接下来，我们还能够在每一个矩形的上面标注它详细点Y值。这里。我们须要用到一个通用的方法：

參考代码：

import matplotlib.pyplot as plt

def autolabel(rects):

for rect in rects:

height = rect.get_height()

plt.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2.,

1.03*height, '%s' % float(height))

plt.xlabel(u'gender')

plt.ylabel(u'People Numbers')

plt.title(u"Sex ratio analysis")

plt.xticks((0,1),(u'man',u'woman'))

rect = plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width =

0.35,align="center")

plt.legend((rect,),(u"Sample",))

autolabel(rect)

plt.show()

到这里这个图形已经基本完备了，只是能够看到你一个矩形紧靠这顶部，不是非常好看。最好能够空出一段距离出来就好了。

这个设置我没有找到详细的属性。只是。我还是通过一个小技巧来实现了。就是bar属性的yerr參数。一旦设置了这个參数。那么相应的矩形上面就会有一个竖着的线，我不知道他是干什么的。

只是当我把这个值设置的非常小的时候，上面的空白就自己主动空出来了。如图：

rect =plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width =

0.35,align="center",yerr=0.01)

參考代码：

import matplotlib.pyplot as plt

def autolabel(rects):

for rect in rects:

height = rect.get_height()

plt.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2.,

1.03*height, '%s' % float(height))

plt.xlabel(u'gender')

plt.ylabel(u'People Numbers')

plt.title(u"Sex ratio analysis")

plt.xticks((0,1),(u'man',u'woman'))

rect = plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width =

0.35,align="center",yerr=0.01)

plt.legend((rect,),(u"Sample",))

autolabel(rect)

plt.show()