Matplotlib中最基礎的模塊是pyplot。先從最簡單的點圖和線圖開始，比如我們有一組數據，還有一個擬合模型，通過下面的代碼圖來可視化：
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

# 通過rcParams設置全局橫縱軸字體大小
mpl.rcParams['xtick.labelsize'] = 24
mpl.rcParams['ytick.labelsize'] = 24

np.random.seed(42)

# x軸的采樣點
x = np.linspace(0, 5, 100)

# 通過下面曲線加上噪聲生成數據，所以擬合模型就用y了……
y = 2*np.sin(x) + 0.3*x**2
y_data = y + np.random.normal(scale=0.3, size=100)

# figure()指定圖表名稱
plt.figure('data')

# '.'標明畫散點圖，每個散點的形狀是個圓
plt.plot(x, y_data, '.')

# 畫模型的圖，plot函數默認畫連線圖
plt.figure('model')
plt.plot(x, y)

# 兩個圖畫一起
plt.figure('data & model')

# 通過'k'指定線的顏色，lw指定線的寬度
# 第三個參數除了顏色也可以指定線形，比如'r--'表示紅色虛線
# 更多屬性可以參考官網：
plt.plot(x, y, 'k', lw=3)

# scatter可以更容易地生成散點圖
plt.scatter(x, y_data)

# 將當前figure的圖保存到文件result.png
plt.savefig('result.png')

# 一定要加上這句才能讓畫好的圖顯示在屏幕上
plt.show()

matplotlib和pyplot的慣用別名分別是mpl和plt，上面代碼生成的圖像如下：

基本的畫圖方法就是這么簡單，如果想了解更多pyplot的屬性和方法來畫出風格多樣的圖像，可以參考官網：

pyplot - Matplotlib 1.5.3 documentation

Customizing matplotlib

點和線圖表只是最基本的用法，有的時候我們獲取了分組數據要做對比，柱狀或餅狀類型的圖或許更合適：
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

mpl.rcParams['axes.titlesize'] = 20
mpl.rcParams['xtick.labelsize'] = 16
mpl.rcParams['ytick.labelsize'] = 16
mpl.rcParams['axes.labelsize'] = 16
mpl.rcParams['xtick.major.size'] = 0
mpl.rcParams['ytick.major.size'] = 0

# 包含了狗，貓和獵豹的最高奔跑速度，還有對應的可視化顏色
speed_map = {
'dog': (48, '#7199cf'),
'cat': (45, '#4fc4aa'),
'cheetah': (120, '#e1a7a2')
}

# 整體圖的標題
fig = plt.figure('Bar chart & Pie chart')

# 在整張圖上加入一個子圖，121的意思是在一個1行2列的子圖中的第一張
ax = fig.add_subplot(121)
ax.set_title('Running speed - bar chart')

# 生成x軸每個元素的位置
xticks = np.arange(3)

# 定義柱狀圖每個柱的寬度
bar_width = 0.5

# 動物名稱
animals = speed_map.keys()

# 奔跑速度
speeds = [x[0] for x in speed_map.values()]

# 對應顏色
colors = [x[1] for x in speed_map.values()]

# 畫柱狀圖，橫軸是動物標簽的位置，縱軸是速度，定義柱的寬度，同時設置柱的邊緣為透明
bars = ax.bar(xticks, speeds, width=bar_width, edgecolor='none')

# 設置y軸的標題
ax.set_ylabel('Speed(km/h)')

# x軸每個標簽的具體位置，設置為每個柱的中央
ax.set_xticks(xticks+bar_width/2)

# 設置每個標簽的名字
ax.set_xticklabels(animals)

# 設置x軸的范圍
ax.set_xlim([bar_width/2-0.5, 3-bar_width/2])

# 設置y軸的范圍
ax.set_ylim([0, 125])

# 給每個bar分配指定的顏色
for bar, color in zip(bars, colors):
bar.set_color(color)

# 在122位置加入新的圖
ax = fig.add_subplot(122)
ax.set_title('Running speed - pie chart')

# 生成同時包含名稱和速度的標簽
labels = ['{} {} km/h'.format(animal, speed) for animal, speed in zip(animals, speeds)]

# 畫餅狀圖，并指定標簽和對應顏色
ax.pie(speeds, labels=labels, colors=colors)

plt.show()