Matplotlib Pyplot
Pyplot 是 Matplotlib 的子库，提供了和 MATLAB 类似的绘图 API。
Pyplot 是常用的绘图模块，能很方便让用户绘制 2D 图表。
Pyplot 包含一系列绘图函数的相关函数，每个函数会对当前的图像进行一些修改，例如：给图像加上标记，生新的图像，在图像中产生新的绘图区域等等。
使用的时候，我们可以使用 import 导入 pyplot 库，并设置一个别名 plt：
import matplotlib.pyplot as plt
这样我们就可以使用 plt 来引用 Pyplot 包的方法。
以下是一些常用的 pyplot 函数：
plot()：用于绘制线图和散点图scatter()：用于绘制散点图bar()：用于绘制垂直条形图和水平条形图hist()：用于绘制直方图pie()：用于绘制饼图imshow()：用于绘制图像subplots()：用于创建子图
除了这些基本的函数，pyplot 还提供了很多其他的函数，例如用于设置图表属性的函数、用于添加文本和注释的函数、用于保存图表到文件的函数等等。
以下实例，我们通过两个坐标 (0,0) 到 (6,100) 来绘制一条线:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
xpoints = np.array([0, 6])
ypoints = np.array([0, 100])
plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()
输出结果如下所示：
以上实例中我们使用了 Pyplot 的 plot() 函数， plot() 函数是绘制二维图形的最基本函数。
plot() 用于画图它可以绘制点和线，语法格式如下：
# 画单条线 plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs) # 画多条线 plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)
参数说明：
- x, y：点或线的节点，x 为 x 轴数据，y 为 y 轴数据，数据可以列表或数组。
- fmt：可选，定义基本格式（如颜色、标记和线条样式）。
- **kwargs：可选，用在二维平面图上，设置指定属性，如标签，线的宽度等。
>>> plot(x, y) # 创建 y 中数据与 x 中对应值的二维线图，使用默认样式
>>> plot(x, y, 'bo') # 创建 y 中数据与 x 中对应值的二维线图，使用蓝色实心圈绘制
>>> plot(y) # x 的值为 0..N-1
>>> plot(y, 'r+') # 使用红色 + 号
颜色字符：'b' 蓝色，'m' 洋红色，'g' 绿色，'y' 黄色，'r' 红色，'k' 黑色，'w' 白色，'c' 青绿色，'#008000' RGB 颜色符串。多条曲线不指定颜色时，会自动选择不同颜色。
线型参数：'‐' 实线，'‐‐' 破折线，'‐.' 点划线，':' 虚线。
标记字符：'.' 点标记，',' 像素标记(极小点)，'o' 实心圈标记，'v' 倒三角标记，'^' 上三角标记，'>' 右三角标记，'<' 左三角标记...等等。
如果我们要绘制坐标 (1, 3) 到 (8, 10) 的线，我们就需要传递两个数组 [1, 8] 和 [3, 10] 给 plot 函数：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
xpoints = np.array([1, 8])
ypoints = np.array([3, 10])
plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()
以上代码输出结果为：
如果我们只想绘制两个坐标点，而不是一条线，可以使用 o 参数，表示一个实心圈的标记：
绘制坐标 (1, 3) 和 (8, 10) 的两个点
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
xpoints = np.array([1, 8])
ypoints = np.array([3, 10])
plt.plot(xpoints, ypoints, 'o')
plt.show()
以上代码输出结果为：
我们也可以绘制任意数量的点，只需确保两个轴上的点数相同即可。
绘制一条不规则线，坐标为 (1, 3) 、 (2, 8) 、(6, 1) 、(8, 10)，对应的两个数组为：[1, 2, 6, 8] 与 [3, 8, 1, 10]。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
xpoints = np.array([1, 2, 6, 8])
ypoints = np.array([3, 8, 1, 10])
plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()
以上代码输出结果为：
如果我们不指定 x 轴上的点，则 x 会根据 y 的值来设置为 0, 1, 2, 3..N-1。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
ypoints = np.array([3, 10])
plt.plot(ypoints)
plt.show()
以上代码输出结果为：
从上图可以看出 x 的值默认设置为 [0, 1]。
再看一个有更多值的实例：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
ypoints = np.array([3, 8, 1, 10, 5, 7])
plt.plot(ypoints)
plt.show()
以上代码输出结果为：
从上图可以看出 x 的值默认设置为 [0, 1, 2, 3, 4, 5]。
以下实例我们绘制一个正弦和余弦图，在 plt.plot() 参数中包含两对 x,y 值，第一对是 x,y，这对应于正弦函数，第二对是 x,z，这对应于余弦函数。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0,4*np.pi,0.1) # start,stop,step
y = np.sin(x)
z = np.cos(x)
plt.plot(x,y,x,z)
plt.show()
以上代码输出结果为：
更多内容参考：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html
