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pylab

pylab 是 matplotlib 面向对象绘图库的一个接口。它的语法和 Matlab 十分相近。也就是说，它主要的绘图命令和 Matlab 对应的命令有相似的参数。

本篇文章使用的实例源码下载：

Download

下载包包含两个目录：

• figures：存放实例代码生成的图片

• scripts：存放实例代码

初级绘制

这一节中，我们将从简到繁：先尝试用默认配置在同一张图上绘制正弦和余弦函数图像，然后逐步美化它。

第一步，是取得正弦函数和余弦函数的值：

from pylab import *X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)C,S = np.cos(X), np.sin(X)

X 是一个 numpy 数组，包含了从 −π 到 +π 等间隔的 256 个值。C 和 S 则分别是这 256 个值对应的余弦和正弦函数值组成的 numpy 数组。

你可以在 IPython 的交互模式下测试代码，也可以下载代码（下载链接就是这些示例图），然后执行：

python exercise_1.py

使用默认配置[源码文件]

Matplotlib 的默认配置都允许用户自定义。你可以调整大多数的默认配置：图片大小和分辨率（dpi）、线宽、颜色、风格、坐标轴、坐标轴以及网格的属性、文字与字体属性等。不过，matplotlib 的默认配置在大多数情况下已经做得足够好，你可能只在很少的情况下才会想更改这些默认配置。

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt

X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)C,S = np.cos(X), np.sin(X)plt.plot(X,C)plt.plot(X,S)plt.show()

默认配置的具体内容[源码文件]

下面的代码中，我们展现了 matplotlib 的默认配置并辅以注释说明，这部分配置包含了有关绘图样式的所有配置。代码中的配置与默认配置完全相同，你可以在交互模式中修改其中的值来观察效果。

# 导入 matplotlib 的所有内容（nympy 可以用 np 这个名字来使用）

from pylab import *

# 创建一个 8 * 6 点（point）的图，并设置分辨率为 80

figure(figsize=(8,6), dpi=80)

# 创建一个新的 1 * 1 的子图，接下来的图样绘制在其中的第 1 块（也是唯一的一块）

subplot(1,1,1)

X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)

C,S = np.cos(X), np.sin(X)

# 绘制余弦曲线，使用蓝色的、连续的、宽度为 1 （像素）的线条

plot(X, C, color="blue", linewidth=1.0, linestyle="-")

# 绘制正弦曲线，使用绿色的、连续的、宽度为 1 （像素）的线条

plot(X, S, color="green", linewidth=1.0, linestyle="-")

# 设置横轴的上下限

xlim(-4.0,4.0)

# 设置横轴记号

xticks(np.linspace(-4,4,9,endpoint=True))

# 设置纵轴的上下限

ylim(-1.0,1.0)

# 设置纵轴记号

yticks(np.linspace(-1,1,5,endpoint=True))

# 以分辨率 72 来保存图片

# savefig("exercice_2.png",dpi=72)

# 在屏幕上显示

show()

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