前言：
matplotlib 是Python最著名的繪圖庫，它提供了一整套和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，下面來一起看看詳細的介紹：
一、填充圖
參考代碼
簡要分析
這里主要是用到了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；然后傳入填充的范圍，用where=來確定填充的區域；最后可以加上填充顏色啦，透明度之類修飾的參數。
效果圖
二、散點圖(scatter plots)
參考代碼
簡要分析
1.首先介紹一下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，標准差，還有就是生成數組的長度。很好記。
2.然后是arctan2函數，這個函數接受兩個參數，分別表示y數組和x數組，然后返回對應的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，接着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划分的一個數組，對應的就是每一個點的顏色（雖然不知道是怎么對應的，不過好像是一個根據數組內其他元素進行的相對的轉換，這里不重要了，反正相同的顏色賦一樣的值就好了）；最后是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，最后設置下坐標范圍就好了。
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一個三維立體圖，所以我們要建立一個二元函數f，值由兩個參數控制，(注意，這兩個參數都應該是矩陣)。
2.然后我們需要用numpy的meshgrid函數生成一個三維網格，即，x軸由第一個參數指定，y軸由第二個參數指定。並返回兩個增維后的矩陣，今后就用這兩個矩陣來生成圖像。
3.接着就用到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；接着是一個整數，大概就是表示等高線的密度了，有默認值；然后就是透明度和配色問題了，cmap的配色方案這里不多研究。
4.隨后就是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，需要注意的是他返回一個對象，這個對象一般要保留下來個供后續的加工細化。
5.最后就是用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；然后是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
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