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1，关于

非常简单的画图类库。 简直就是matlab的命令了。
python设计都是非常简单的。
在使用python进行数据处理的时候还是非常方便的。

2，画直线

将两个线画到一个图上面，并且设置成不同的颜色。直接执行2次命令。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np#随机画一个二维数组。
x_len = 20
x = np.arange(0,x_len)#生成0-19的数组x坐标
y = np.random.standard_normal((20,2))
plt.plot(x,y[:,0],'r',label='1st')#第二个参数跟的是颜色，
plt.plot(x,y[:,1],'k',label='2nd')
plt.legend(loc=0)#设置label标签位置，0左上角。
#设置坐标
plt.grid(True)
plt.xlabel('this is x label')
plt.ylabel('this is y label')
plt.title(u"python plot demo 1")

3，画两个图，使用相同的x轴

在同一个画图内并列显示图表，可以方便的进行对比使用。 plt.subplot(numrows=3,numcols=1,fignum=1) 表示，一共有3行1列的第一个画像。简写plt.subplot(3,1,1)或者直接plt.subplot(311)

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np#随机画一个二维数组。
x_len = 20
x = np.arange(0,x_len)#生成0-19的数组x坐标
y = np.random.standard_normal((20,3))
plt.title(u"python plot demo 1")#########第一个图标######### 3行1列第1个
plt.subplot(3,1,1)
plt.grid(True)
plt.plot(x,y[:,0],'r')#第二个参数跟的是颜色，
plt.legend(loc=0)#设置label标签位置，0左上角。
#########第一个图标######### 3行1列第2个
plt.subplot(3,1,2)
plt.plot(x,y[:,1],'k')
plt.legend(loc=0)
plt.grid(True)
#########第一个图标######### 3行1列第3个
plt.subplot(3,1,3)
plt.plot(x,y[:,1],'g')
plt.legend(loc=0)
plt.grid(True)plt.xlabel('this is x label')
plt.ylabel('this is y label')

4，柱状图

bar(x,y,width) 输入x坐标，y坐标和柱状图宽度。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np#随机画一个二维数组。
x_len = 20
x = np.arange(0,x_len)#生成0-19的数组x坐标
y = np.random.standard_normal((x_len,1))#随机生成y。
plt.bar(x,y[:,0],width=0.5,color='r',label='1st')
plt.legend(loc=0)#设置label标签位置，0左上角。
#设置坐标
plt.grid(True)

4，散点图

scatter(x,y,marker)
直接输入x，y的坐标集合。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np#随机画一个二维数组。
y = np.random.standard_normal((500,2))#随机生成y。
plt.scatter(y[:,0],y[:,1],color='r')
#设置坐标
plt.grid(True)

4，总结

python画图真的很简单，使用处理都交给类库了。
只要简单的调用函数就可以了。
开放工具没有使用ide，而是使用了ipython notebook，非常好用。
可以同时编写markdown文档和python代码，还能够运行。
超级炫酷。

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