概述
在上一节，我们介绍了Python的pandas模块，包括：Series、DataFrame、数据读取和写入等内容。在这一节，我们将介绍Python的matplotlib模块。matplotlib模块是一个Python的2D绘图库，可以实现各种类型的图形绘制，包括：线图、柱状图、饼图、散点图等。matplotlib支持各种格式的输出，比如：PNG、SVG、PDF等，可以很方便地将图形输出到文件或在屏幕上显示。
在Python中使用matplotlib模块，需要先安装matplotlib库。可以通过pip命令进行安装：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib。安装完成后，就可以在Python脚本中导入matplotlib模块，并使用其函数和方法了。
线图
在下面的示例代码中，我们首先引入了Matplotlib的pyplot模块，并定义了x、y两个列表。然后，使用plt.plot(x, y)函数绘制了一条线。最后，通过plt.show()函数显示图形。
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 3, 5, 7, 9]
y = [1, 9, 25, 49, 81]
plt.plot(x, y)
plt.show()
执行上面的示例代码后，其输出如下。
除了基本的绘图函数，Matplotlib还提供了许多参数设置功能，可以自定义图形的各种属性，比如：颜色、线型、刻度、标签等。下面的示例代码绘制了一条黄色的线，并设置了X轴和Y轴的标签。
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 3, 5, 7, 9]
y = [1, 9, 25, 49, 81]
plt.plot(x, y, color = 'yellow')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
plt.show()
执行上面的示例代码后，其输出如下。
柱状图
在下面的示例代码中，我们使用plt.bar()函数绘制了一个简单的柱状图，并传入了标签和相应的数值，图形中的每个柱子都对应一个标签和一个数值。
import matplotlib.pyplot as plt
labels = ['C', 'S', 'D', 'N']
values = [36, 50, 22, 65]
plt.bar(labels, values)
plt.show()
执行上面的示例代码后，其输出如下。
饼图
在下面的示例代码中，我们使用plt.pie()函数绘制了一个简单的饼图，并传入了标签和相应的数值。plt.pie()函数有如下几个参数，分别进行介绍。
sizes：表示每个部分的大小，它将自动根据这些大小生成饼图。
labels：表示每个部分的标签。
autopct：用于显示每个部分的百分比，格式由参数值决定。在本例中，它显示的是百分比的小数形式，保留两位小数。
import matplotlib.pyplot as plt
labels = ['C', 'S', 'D', 'N']
values = [36, 50, 22, 65]
# 保留两位小数
plt.pie(values, labels = labels, autopct = '%1.2f%%')
# 确保饼图是圆的（即x轴和y轴的比例相同）
plt.axis('equal')
plt.show()
执行上面的示例代码后，其输出如下。
散点图
在下面的示例代码中，我们使用plt.scatter(x, y)函数创建了散点图。该函数接受两个参数：x和y坐标列表。然后，我们使用plt.title()、plt.xlabel()、plt.ylabel()函数为散点图添加了标题和轴标签。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成一些随机数据
x = np.random.rand(30)
y = np.random.rand(30)
# 创建散点图
plt.scatter(x, y)
# 添加标题和轴标签
plt.title('Scatter Plot Demo')
plt.xlabel('X-Axis')
plt.ylabel('Y-Axis')
plt.show()
执行上面的示例代码后，其输出如下。
添加文本及矩形
对于定制化需求，Matplotlib模块提供了大量的参数和API供用户自定义图形。比如：可以设置图形的标题、标签、颜色、线型、刻度等属性，也可以添加文本、散点、矩形等图形元素。
在下面的示例代码中，我们首先使用plt.text函数添加了文本。然后，使用plt.Rectangle函数来创建一个矩形对象，并使用ax.add_patch函数将它添加到图形上。矩形的位置和大小由它的四个参数决定：左下角的x和y坐标、矩形的宽度和高度。另外，我们还可以设置矩形的颜色和线宽。最后，我们设置x和y轴的限制，以便全部的矩形都能被显示出来。
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 3, 5, 7, 9]
y = [1, 9, 25, 49, 81]
plt.plot(x, y)
# 添加文本
plt.text(5, 36, 'CSDN', fontsize = 12)
# 添加矩形
fig, ax = plt.subplots()
rect = plt.Rectangle((3, 3), 6, 9, fill = True, edgecolor = 'red', linewidth = 2)
ax.add_patch(rect)
# 设置x和y轴的限制，以便显示全部的矩形
ax.set_xlim(0, 15)
ax.set_ylim(0, 15)
plt.show()
执行上面的示例代码后，其输出如下。
