如何在Python中利用matplotlib.pyplot画出函数图详解

第如何在Python中利用matplotlib.pyplot画出函数图详解目录0、引言1、绘图（1）导入所需库（2）设置函数（3）plt.figure()（4）plt.plot（），plt.axhline（），plt.axvline（），plt.axhspan()，plt.axvspan()（5）设置x，y轴的数值范围（6）设置x，y轴的标题文本（7）设置图例和标题（8）plt.show()2运行结果总结

0、引言

为了让用户能够使用python时，方便地绘制2D图表，PYTHON的模块中提供Matplotlib模块中所含的子库pyplot，提供了和MATLAB类似的绘图功能。Pyplot包含一系列绘图函数的相关函数，每个函数会对当前的图像进行一些修改。本文通过绘制三角函数cos()来对其中一些重要函数进行讲解。

1、绘图

（1）导入所需库

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#用于显示中文字符

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

（2）设置函数

t=np.arange(0,12,0.01)

s=np.cos(2*np.pi*t)

（3）plt.figure()

figure()函数用于展开和设置画布相关参数，figure(num,figsize)，num设置为数字时为画布编号，字符串时为画布名；figsize用于设置画布大小（长，宽）。两者不是必须设置的，如果没有，会自动生成合适的结果。还有其他一些参数可以设置，但不常用，就不介绍了，想了解的自行搜索相关内容。

plt.figure(num=1,figsize=(10,10))

（4）plt.plot（），plt.axhline（），plt.axvline（），plt.axhspan()，plt.axvspan()

plot（）用于绘制点和线

plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)，其中：

x:X轴数据，列表或数组，可选y:Y轴数据，列表或数组format_string:控制曲线的格式字符串，可选。包括线条的颜色，样式，宽度等**kwargs:第二组或更多(x,y,format_string)，可画多条曲线

plt.plot(t,s,color='red',ls='-',label='sinx')

plt.axhline（），plt.axvline（）分别用于绘制平行于x轴和y轴的直线，参数设置和plt.plot（）相似。

#画y=o的直线,平行于x轴；

plt.axhline(y=0,color='green',lw=2,label='分割线')

#画x=4的直线，平行于y轴；

plt.axvline(x=0,color='b',lw=2,label='分割线2')

plt.axhspan()，plt.axvspan()用于绘制垂直于y轴和x轴的参考区域

#绘制垂直于x轴的参考区域

plt.axhspan(ymin=0,ymax=.1,facecolor='r',alpha=0.2)

plt.axvspan(xmin=0,xmax=1,facecolor='r',alpha=0.2)

（5）设置x，y轴的数值范围

plt.axis([xmin,xmax,ymin,ymax])和plt.xlim(xmin,xmax)，plt.ylim(ymin,ymax)功能相同，用于设置坐标轴范围；plt.xticks(list(range(xmin,xmax,刻度间距)))，plt.yticks(list(range((ymin,ymax,刻度间距)))能更加精确地设置自己想要刻度。

#plt.axis([x_min,x_max,y_min,y_max])

#plt.xlim(0,12)

#plt.ylim(-1,1)

plt.xticks(list(range(0,12,2)))

plt.yticks(list(range(-1,2,1)))

（6）设置x，y轴的标题文本

plt.xlabel('x轴')

plt.ylabel('y轴')

（7）设置图例和标题

plt.legend()'

plt.title("正弦函数")

plt.legend()要想正常实现功能效果，plt.plot（）中label必须设置。

（8）plt.show()

必须有的函数。在关闭show()函数弹出的图像窗口前，show()函数后面的代码不会运行，直到用户关闭图像窗口，才会继续。

完整代码：

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#用于显示中文字符

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

#预设参数

t=np.arange(0,12,0.01)

s=np.cos(2*np.pi*t)

s2=np.sin(2*np.pi*t)

#打开一个画布

plt.figure(num=1,figsize=(10,10))

#画函数线，没有label，图例旧无法显示

plt.plot(t,s,color='red',ls='-',label='cosx',)

#画y=o的直线,平行于x轴；

plt.axhline(y=0,color='green',lw=2,label='分割线')

#画x=4的直线，平行于y轴；

plt.axvline(x=0,color='b',lw=2,label='分割线2')

#绘制垂直于x轴的参考区域

plt.axhspan(ymin=0,ymax=.1,facecolor='r',alpha=0.2)

plt.axvspan(xmin=0,xmax=1,facecolor='r',alpha=0.2)

#设置x，y轴的数值范围

#plt.axis([x_min,x_max,y_min,y_max])

#plt.xlim(0,12)

#plt.ylim(-1,1)

plt.xticks(list(range(0,12,2)))#可调刻度

plt.yticks(list(range(-1,2,1)))

#设置x，y轴的标题文本

plt.xlabel('x轴')

plt.ylabel('y轴')

#设置图例

#plt.legend(loc='upper