深入Matplotlib中文教程

一、Matplotlib 玫瑰圖

玫瑰圖是一種極坐標圖形，用於表示連續型數據。其構造方式是將360度的圓周均勻分成若干份，每一份對應一組數據。在Matplotlib中，可以通過polar()函數繪製玫瑰圖。下面是一個繪製四個方向分別佔25%的例子：

# 導入必要的庫
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成數據
data = [25, 25, 25, 25]
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, len(data), endpoint=False)
radii = np.array(data)

# 繪製圓形
plt.figure(figsize=(6, 6))
plt.subplot(111, projection='polar')

colors = ['#4e79a7','#f28e2b','#e15759','#76b7b2']
bars = plt.bar(theta, radii, width=0.2, bottom=0.0, color=colors)

plt.show()

代碼解析：

1、導入numpy和matplotlib.pyplot庫；

2、設置數據data和θ，因為是玫瑰圖，θ被均勻地分成len(data)份；

3、繪圖，首先必須生成一個極坐標系的圖像（projection=’polar’）；接著定義顏色和棒狀圖，然後使用plt.bar()函數實現繪圖。

二、Matplotlib中文顯示

Matplotlib中文支持在windows環境下使用TrueType字體進行繪圖（通常情況下默認字體無法正確顯示中文），下面是一個繪製中文標題的例子：

# 導入必要的庫
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 更改字體
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 使matplotlib可以顯示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 使matplotlib可以顯示負號

# 生成數據
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = 1 / (1 + np.exp(-x))

# 繪圖
plt.plot(x, y)
plt.title('邏輯函數')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.grid(True)

plt.show()

代碼解析：

1、第一行是導入必要的庫；

2、使用rcParams可以設置默認字體為中文字體；

3、生成數據x和y；

4、plot()函數實現繪圖，通過title()、xlabel()、ylabel()和grid()實現深度定製。

三、Matplotlib教程視頻

Matplotlib官方提供了豐富的視頻教程，可以幫助新手更好地理解代碼和API。下面是一些值得推薦的Matplotlib視頻教程：

1、Matplotlib Tutorials by sentdex；

2、Matplotlib for Data Science Essential Training by LinkedIn Learning；

3、Matplotlib Tutorial Series by Corey Schafer；

4、Plotting in Python with Matplotlib by DataCamp。

四、Matplotlib庫設置中文

繪圖時可以通過定製Matplotlib庫實現中文顯示，比如可以使用set_xticklabels()和set_yticklabels()函數設置坐標軸的標籤：

# 導入必要的庫
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 更改字體
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 使matplotlib可以顯示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 使matplotlib可以顯示負號

# 生成數據
x = np.arange(0, 5, 0.2)
y = np.sin(x*np.pi)

# 繪圖
fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(x, y)
ax.set_title('正弦曲線')
ax.set_xlabel('時間 (s)')
ax.set_ylabel('振幅 (mm)')
ax.grid(True)

# 設置坐標軸標籤
labels = ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()
for label in labels:
    label.set_fontname('SimHei')
    label.set_fontsize(16)

plt.show()

代碼解析：

1、導入必要的庫；

2、使用rcParams可以設置默認字體為中文字體；

3、生成數據x和y；

4、plot()函數實現繪圖，通過title()、xlabel()、ylabel()和grid()實現深度定製；

5、使用get_xticklabels()和get_yticklabels()函數獲取當前坐標軸的標籤，然後使用set_fontname()和set_fontsize()函數實現定製化。

五、Matplotlib中文手冊

Matplotlib官方提供了中文手冊，包括教程、API和FAQ。中文手冊對於新手學習Matplotlib是非常有用的，因為其中包含了大量的示例代碼和使用方法。在Matplotlib的文檔頁面中，可以通過「中文手冊」鏈接找到中文手冊。

六、Matplotlib介紹及作用

Matplotlib是Python中廣泛使用的可視化工具之一，用於製作圖表、圖像、動畫等。Matplotlib具有以下特點：

1、龐大的用戶群體；

2、易於使用且容易上手；

3、具有高度的定製化程度；

4、支持多種不同類型的圖表；

5、完全開源的。

七、Matplotlib怎麼讀

Matplotlib是一個非常有用的Python可視化庫，現在已經成為Python數據科學家必學技能之一。讀者可以從Matplotlib的官網和GitHub頁面獲取最新的版本和文檔。在學習Matplotlib時，推薦使用官方提供的教程、API和FAQ，以便更好地理解Matplotlib的用法。在線學習網站DataCamp和Coursera等也提供了課程，可以通過這些網站獲得更多的Matplotlib使用技巧。

八、Matplotlib legend

在Matplotlib中，可以使用legend()函數將數據的註解添加到繪圖中，下面是一個繪製帶註解折線圖的例子：

# 導入必要的庫
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成數據
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y1 = 0.5 * x + 1
y2 = -0.5 * x + 5

# 繪圖
plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=2.0, linestyle='--', label='y=0.5x+1')
plt.plot(x, y2, color='blue', linewidth=2.0, linestyle='-', label='y=-0.5x+5')
plt.legend(loc='upper left') # 添加註解
plt.grid(True)

plt.show()

代碼解析：

1、第一行是導入必要的庫；

2、生成數據x和y；

3、使用plot()函數和其他參數繪製兩條折線；

4、使用legend()函數添加註解，具體可以通過loc參數在圖中指定註解的位置；

5、使用grid()函數添加網格線。

九、Matplotlib怎麼安裝

在安裝Matplotlib之前，需要確保已經安裝Python 2.7-3.7和Numpy。然後可以通過pip命令安裝Matplotlib：

pip install matplotlib

或者可以下載源代碼進行安裝：

python setup.py install

如果已經安裝了Anaconda Python，可以快速安裝Matplotlib：

conda install matplotlib

安裝完成後，可以在Python中導入matplotlib庫來開始繪圖任務。