matplotlib是Python最著名的繪圖庫，它提供了壹整套和matlab相似的命令API，十分適合交互式地進行制圖。本文將以例子的形式分析matplot中支持的，分析中常用的幾種圖。其中包括填充圖、散點圖(scatter plots)、. 條形圖(bar plots)、等高線圖(contour plots)、 點陣圖和3D圖，下面來壹起看看詳細的介紹：
壹、填充圖
參考代碼
簡要分析
這裏主要是用到了fill_between函數。這個函數很好理解，就是傳入x軸的數組和需要填充的兩個y軸數組；然後傳入填充的範圍，用where=來確定填充的區域；最後可以加上填充顏色啦，透明度之類修飾的參數。
相關推薦：《Python教程》
效果圖
二、散點圖(scatter plots)
參考代碼
簡要分析
1.首先介紹壹下numpy 的normal函數，很明顯，這是生成正態分布的函數。這個函數接受三個參數，分別表示正態分布的平均值，標準差，還有就是生成數組的長度。很好記。
2.然後是arctan2函數，這個函數接受兩個參數，分別表示y數組和x數組，然後返回對應的arctan(y/x)的值，結果是弧度制。
3.接下來用到了繪制散點圖的scatter方法，首先當然是傳入x和y數組，接著s參數表示scale，即散點的大小；c參數表示color，我給他傳的是根據角度劃分的壹個數組，對應的就是每壹個點的顏色（雖然不知道是怎麽對應的，不過好像是壹個根據數組內其他元素進行的相對的轉換，這裏不重要了，反正相同的顏色賦壹樣的值就好了）；最後是alpha參數，表示點的透明度。scatter函數的高級用法可以參見官方文檔scatter函數或者help文檔，最後設置下坐標範圍就好了。
效果圖
三、等高線圖(contour plots)
參考代碼
簡要分析
1.首先要明確等高線圖是壹個三維立體圖，所以我們要建立壹個二元函數f，值由兩個參數控制，(註意，這兩個參數都應該是矩陣)。
2.然後我們需要用numpy的meshgrid函數生成壹個三維網格，即，x軸由第壹個參數指定，y軸由第二個參數指定。並返回兩個增維後的矩陣，今後就用這兩個矩陣來生成圖像。
3.接著就用到coutourf函數了，所謂contourf，大概就是contour fill的意思吧，只填充，不描邊；這個函數主要是接受三個參數，分別是之前生成的x、y矩陣和函數值；接著是壹個整數，大概就是表示等高線的密度了，有默認值；然後就是透明度和配色問題了，cmap的配色方案這裏不多研究。
4.隨後就是contour函數了，很明顯，這個函數是用來描線的。用法可以類似的推出來，不解釋了，需要註意的是他返回壹個對象，這個對象壹般要保留下來個供後續的加工細化。
5.最後就是用clabel函數來在等高線圖上表示高度了，傳入之前的那個contour對象；然後是inline屬性，這個表示是否清除數字下面的那條線，為了美觀當然是清除了，而且默認的也是1；再就是指定線的寬度了。
效果圖