这篇文章将为大家详细讲解有关Matplotlib如何实现函数式绘图，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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〇，Matplotlib简介

Matplotlib是Python数据分析中用于数据可视化的最著名的一个库，其绘图方式和matlab中的绘图方式非常相似。

通常使用Matplotlib绘图有两种不同的方式：面向对象绘图和函数式绘图。此外也可以dataframe的plot函数快速绘图。它们的特点如下。

1，面向对象绘图方案（ax.plot）结构清晰，功能齐全，容易理解。【推荐】

2，函数式绘图方案 ( plt.plot）代码较简短，但容易迷失操作对象，造成混乱。

3，dataframe快速绘图方案（df.plot）能够将数据分析和可视化过程很好地衔接起来。【强烈推荐】

函数式绘图方案概要如下。

•  函数式绘图方案非常类似matlab绘图的风格。

• 完成简单的绘图任务时，代码较简短。

• 当绘图任务较复杂时，容易迷失操作对象，需要转到面向对象风格。

一，函数式绘图示范

二，颜色、线型和标记

1，控制颜色

颜色之间的对应关系为
b---blue   c---cyan  g---green    k----black
m---magenta  r---red  w---white    y----yellow

有四种表示颜色的方式
(1)用英文全名或简称如：purple         

(2)用16进制如：#FF00FF  
(3)用RGB或RGBA元组（1,0,1,1）         

(4)灰度强度如：‘0.7’
(注，RGBA中的A表示Alpha通道，控制透明度)

推荐的几种绘图配色为：红绿蓝(rbg) ， c---cyan （青色）
m---magenta （品红）。必要时设置透明度。

2，控制线型

符号和线型之间的对应关系为
-      实线                      

--     短线
-.     短点相间线                

：   虚点线

3，控制标记风格

关于“Matplotlib如何实现函数式绘图”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。

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