导入matplotlib.pyplot包

import matplotlib.pyplot as plt

使用ax进行绘图

我们推荐使用ax进行绘图；
这样一个画布 figure (代码中的 fig )可以有多个子图像；

# 初始化整个画布，一个画布可以有若干子图
fig = plt.figure()# 添加子图
ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)   # 1*1 的图像域，这个 ax1 是第 1 个子图像
#等价于：ax1 = fig.add_subplot(111)
fig, ax = plt.subplots()       # 如果只有 1 个子图，也可以这么写# 在子图上绘制曲线
ax1.plot(x, y, label="value of y", ls=':')        # x,y 为自变量和因变量的列表
# ls: 线型，'-'实线； ':'虚线；'-.'点划线；
ax1.set(xlim=[0.5, 4.5],       # 设定 x 的定义域ylim=[-2, 8],           # 设定 y 的定义域title='An Example Axes',  # 设定子图的名称xlabel='X-Axis',ylabel='Y-Axis', fontsize=40,       # 字体大小
)
# 也可以通过以下命令实现对 x,y 轴名称的标注，子图赋名
ax1.set_xlim(-5,5)
ax1.set_ylim([-5,5])
ax1.set_xlabel('X-Axis')
ax1.set_ylabel('Y-Axis')
ax1.legend(title="figure of x & y", loc=1)      # loc=1 代表图例在右上方
ax1.set_title('figure', fontsize=30)# 显示画布与保存图像
# 子图显示网格
ax1.grid(True, color='green', axis='x',alpha=0.5)
# True 表示显示网格，green 表示网格颜色，axis 表示网格方向，alpha 表示明暗程度
plt.savefig("./figure.png")       # 保存图像
plt.show()      # 是否显示图像

此时在macOS和Linux系统下可保存为相对路径；
windows的vscode编辑器下保存为绝对路径；

可复用代码如下；

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)
fig.set_size_inches(20.0, 10.0)
ax1.plot(x, y, label="value of y", color="g", marker='^', linewidth = '2')
ax1.set_xlim(-10,10)
ax1.set_ylim(-10,10)
ax1.set_xlabel('X', fontsize=30)
ax1.set_ylabel('Y', fontsize=30)
plt.yticks(fontproperties='Times New Roman', size=30)
plt.xticks(fontproperties='Times New Roman', size=30)
ax1.legend(title="figure of x & y", loc=1, fontsize=30)
ax1.grid(True,alpha=0.5)
plt.savefig("./figure.png",dpi=100)
plt.show()

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