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Matplotlib是使用Python开发的一个绘图库，是Python界进行数据可视化的首选库。
Matplotlib提供了绘制图形的各种工具，支持的图形包括简单的散点图、曲线图和直方图，也包括复杂的三维图形等，基本上做到了只有你想不到，没有它做不到的地步。
从最简单开始绘制一条正弦曲线，代码如下。在代码的最开始，首先引入相关模块并重命名为np和plt，其中np用来生成图形数据，plt就是绘图模块。然后使用np.linspace生成包含50个元素的数组作为x轴数据，这些元素均匀地分布在[0, 2π]区间上，再使用np.sin生成x对应的y轴数据。接着使用plt.plot(x, y）画一个折线图形，并把x和y绘制到图形上。最后调用plt.show(）把绘制好的图形显示出来。注意，使用plot(）方法时传入了两组数据：x和y，分别对应x轴和y轴。如果仅传入一组数据，那么该数据就是y轴数据，x轴将会使用数组索引作为数据。从绘制的图表中，可以看到它包含x、y轴刻度和曲线本身。
运行结果如图3-15所示。
图3-15
我们换一种更容易的方式来画图，代码如下。与之前的编码相比，这里多了两行代码，而且使用ax代替plot来绘制图形。其中，fig = plt.figure(）显式创建了一个图表对象fig，刚创建的图表此时还是空的，什么内容都没有。接着，ax = fig.add_subplot(1,1,1）往图表中新增了一个图形对象，返回值ax为该图形的坐标系。add_subplot(）的参数指明了图形数量和图形位置。(1,1,1）对应（R,C,P）三个参数，R表示行，C表示列，P表示位置。因此，(1,1,1）表示在图表中总共有1×1个图形，当前新增的图形添加到位置1。如果改为fig.add_subplot(1,2,1)，则表示图表拥有1行2列，总共有两个图形。
运行结果如图3-16所示。
图3-16
使用plt.title(）函数为图表添加标题，使用plt.xlable(）和plt.ylabel(）函数分别为x轴和y轴添加标签，代码如下。pyplot并不默认支持中文显示，需要rcParams修改字体实现，但由于更改字体会导致显示不出负号“-”，需要将配置文件中的axes.unicode_minus参数设置为False。
运行结果如图3-17所示。
图3-17
在绘制饼图时，只需给出每个事件所占的时间，会自动计算所占的百分比，代码如下：
运行结果如图3-18所示。
图3-18
使用plt.scatter(）函数可以绘制散点图，代码如下，使用NumPy的random方法随机生成1024个0~1的随机数。
运行结果如图3-19所示。
图3-19
使用plt.bar(）可以绘制柱形图，代码如下：
运行结果如图3-20所示。
图3-20
Matplotlib是Python中最受欢迎的数据可视化软件包之一，支持跨平台运行，它是Python常用的2D绘图库，同时它也提供了一部分3D绘图接口。Matplotlib通常与NumPy、Pandas一起使用，是数据分析中不可或缺的重要工具之一。