一篇文章让你用Matplotlib进行数据可视化

言归正传，让我们创建第一个图形。

假设我们要绘制正弦函数sin(x)的一个简单线图。我们希望函数求x轴（0≤x≤10）上的所有值。我们将使用NumPy的linspace函数在x轴上创建一个线性空间，x值从0到10，共100个样本点：

1. import numpy as np 

1. x = np.linspace(0, 10, 100) 

我们可以使用NumPy的sin函数求sin函数的所有x值，并通过调用plt的plot函数可视化结果：

1. plt.plot(x, np.sin(x)) 

你亲自试过了吗？发生什么了？有什么发现吗？

问题是，这取决于你在何处运行这个脚本，你可能什么都看不到。以下是可以考虑的可能性：

1. 从.py脚本绘图

如果你正从一个脚本运行matplotlib，那么你只需要调用plt，如下所示：

1. plt.show() 

调用后，图形就会显示出来！

2. 从IPython shell绘图

这实际上是以交互方式运行matplotlib的最便捷的方式之一。要显示绘图，你需要在启动IPython之后，调用%matplotlib魔术命令：

1. %matplotlib  
2. Using matplotlib backend: Qt5Agg 

1. import matplotlib.pyplot as plt 

然后，所有图都会自动显示出来，不必每次都调用plt.show()。

3. 从Jupyter Notebook绘图

如果你从基于浏览器的Jupyter Notebook上查看这段代码，你需要使用同样的%matplotlib魔术命令。可是，你还可以选择将图形直接嵌入notebook中，这有两种可能的结果：

•  %matplotlib notebook将生成的交互式图嵌入notebook中。
•  %matplotlib inline将生成的静态图嵌入notebook中。

我们通常会选择内联选项：

1. %matplotlib inline 

现在，让我们再试一次：

1. plt.plot(x, np.sin(x)) 

上述命令给出的输出如图2-4所示。

（编辑：桂林站长网）

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