将 Matplotlib 与 Jupyter Notebook 一起使用

Matplotlib是一个数据可视化的Python库，Jupyter Notebook是一个用于交互式计算和数据可视化的Web应用程序。将Matplotlib和Jupyter Notebook结合使用可以更方便地创建和展示图表和图形。

安装

在使用Matplotlib之前，需要先安装它。可以通过pip来安装Matplotlib：

!pip install matplotlib

在Jupyter Notebook中使用Matplotlib

在Jupyter Notebook中使用Matplotlib需要先导入Matplotlib库。为了方便起见，我们将Matplotlib命名为plt：

import matplotlib.pyplot as plt

一旦导入了Matplotlib库，就可以开始绘图了。

import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 绘制图像
plt.plot(x, y)
plt.show()

在Jupyter Notebook中，如果不调用plt.show()也可以显示图像。但在Python脚本中必须调用该函数才能显示图像。

绘制多张图像

默认情况下，所有的绘图函数都会在同一张图像上绘制。如果要在一张图中绘制多个子图，可以使用subplot()函数：

# 绘制2张子图
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(x, y)

plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x, -y)

这里的参数2,1,1意味着要在2行1列的网格中创建第一个子图。第三个参数1表示图像的索引。

其他类型的图像

Matplotlib支持多种类型的图像，例如散点图、条形图、饼图等等。下面是一个绘制散点图的例子：

# 生成数据
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
colors = np.random.rand(100)
sizes = 1000 * np.random.rand(100)

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.5)
plt.colorbar()
plt.show()

结论

将Matplotlib和Jupyter Notebook结合使用可以更方便地创建和展示图表和图形。在Jupyter Notebook中使用Matplotlib需要先导入Matplotlib库，然后就可以开始绘图了。Matplotlib支持多种类型的图像，例如散点图、条形图、饼图等等。