import matplotlib.pyplot as plt
?
plt.plot([1, 3, 5], [4, 8, 10]) # 橫坐標(biāo)：1，3，5，縱坐標(biāo)：4，8，10
# 顯示所畫的圖
plt.show()?

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
?
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100) ?# x軸的定義域?yàn)?pi到pi，然后在-pi~pi之間定義100個(gè)元素
plt.plot(x, np.sin(x))
# 顯示所畫的圖
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
?
x = np.linspace(-np.pi * 2, np.pi * 2, 100) ?# x軸的定義域?yàn)?2pi~2pi
plt.figure(1, dpi=50) # 創(chuàng)建圖表1，精度為50，精度越高，圖片產(chǎn)生的體積就越大，圖片就越清晰
for i in range(1, 5): # 比如繪制4條曲線
? ? plt.plot(x, np.sin(x / i))
# 顯示所畫的圖
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
?
?
plt.figure(1, dpi=50) ?# 創(chuàng)建圖表1，dpi代表圖片的精細(xì)度，dpi越大文件越大
data = [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 4]
plt.hist(data) ?# 只要傳入數(shù)據(jù)，直方圖就會(huì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)出現(xiàn)的次數(shù)
# 顯示所畫的圖
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
?
x = np.arange(1, 10)
y = x
fig = plt.figure() ?# 創(chuàng)建圖表
plt.scatter(x, y, c='r', marker='o') ?# c='r'表示散點(diǎn)的顏色為紅色，marker表示指定三點(diǎn)多形狀為圓形
# 顯示所畫的圖
plt.show()