matplotlib
是 python 最著名的绘图库，它提供了一整套和 matlab 相似的命令 API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入 GUI 应用程序中。
它的文档相当完备，并且 http://matplotlib.org/gallery.html
中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览 / 复制 / 粘贴一下，基本上都能搞定。
本章节作为 matplotlib 的入门介绍，将较为深入地挖掘几个例子，从中理解和学习 matplotlib 绘图的一些基本概念。
1. 快速绘图#
matplotlib 的 pyplot 子库提供了和 matlab 类似的绘图 API，方便用户快速绘制 2D 图表。让我们先来看一个简单的例子：
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)
z = np.cos(x**2)
plt.figure(figsize=(8,4))
plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2)
plt.plot(x,z,"b--",label="$cos(x^2)$")
plt.xlabel("Time(s)")
plt.ylabel("Volt")
plt.title("PyPlot First Example")
plt.ylim(-1.2,1.2)
plt.legend()
plt.show()
调用 figure 创建一个绘图对象，并且使它成为当前的绘图对象。
plt.figure(figsize=(8,4))
也可以不创建绘图对象直接调用接下来的 plot 函数直接绘图，matplotlib 会为我们自动创建一个绘图对象。如果需要同时绘制多幅图表的话，可以是给 figure 传递一个整数参数指定图标的序号，如果所指定序号的绘图对象已经存在的话，将不创建新的对象，而只是让它成为当前绘图对象。
通过 figsize 参数可以指定绘图对象的宽度和高度，单位为英寸；dpi 参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，缺省值为 80。因此本例中所创建的图表窗口的宽度为 8*80
= 640 像素。
下面的两行程序通过调用 plot 函数在当前的绘图对象中进行绘图：
plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2)
plt.plot(x,z,"b--",label="$cos(x^2)$")
plot 函数的调用方式很灵活，第一句将 x,y 数组传递给 plot 之后，用关键字参数指定各种属性：
label :
给所绘制的曲线一个名字，此名字在图示 (legend) 中显示。只要在字符串前后添加 "$" 符号，matplotlib 就会使用其内嵌的 latex 引擎绘制的数学公式。
color : 指定曲线的颜色
linewidth : 指定曲线的宽度
第二句直接通过第三个参数 "b--" 指定曲线的颜色和线型，这个参数称为格式化参数，它能够通过一些易记的符号快速指定曲线的样式。其中 b 表示蓝色，"--" 表示线型为虚线。在 IPython 中输入
"plt.plot?" 可以查看格式化字符串的详细配置。
接下来通过一系列函数设置绘图对象的各个属性：
plt.xlabel("Time(s)")
plt.ylabel("Volt")
plt.title("PyPlot First Example")
plt.ylim(-1.2,1.2)
plt.legend()
xlabel : 设置 X 轴的文字
ylabel : 设置 Y 轴的文字
title : 设置图表的标题
ylim : 设置 Y 轴的范围
legend : 显示图示
最后调用 plt.show () 显示出我们创建的所有绘图对象。
2. 绘制多轴图#
一个绘图对象 (figure) 可以包含多个轴 (axis)，在 Matplotlib 中用轴表示一个绘图区域，可以将其理解为子图。上面的第一个例子中，绘图对象只包括一个轴，因此只显示了一个轴 (子图)。我们可以使用 subplot 函数快速绘制有多个轴的图表。subplot 函数的调用形式如下：
subplot(numRows, numCols, plotNum)
subplot 将整个绘图区域等分为 numRows 行 *
numCols 列个子区域，然后按照从左到右，从上到下的顺序对每个子区域进行编号，左上的子区域的编号为 1。如果 numRows，numCols 和 plotNum 这三个数都小于 10 的话，可以把它们缩写为一个整数，例如 subplot (323) 和 subplot (3,2,3) 是相同的。subplot 在 plotNum 指定的区域中创建一个轴对象。如果新创建的轴和之前创建的轴重叠的话，之前的轴将被删除。
下面的程序创建 3 行 2 列共 6 个轴，通过 axisbg 参数给每个轴设置不同的背景颜色。
for idx, color in enumerate("rgbyck"):
plt.subplot(320+idx+1, axisbg=color)
plt.show()
enumerate 是枚举、列举的意思，主要使用对象是列表（list）和字符串（string）。enumerate 将其组成一个索引序列，利用它可以同时获得索引（index）和内容（item）
list = ["a", "b", "c", "d"]
for index, item in enumerate(list):
print index, item
>>>
0 a
1 b
2 c
3 d
如果希望某个轴占据整个行或者列的话，可以如下调用 subplot：
plt.subplot(221) # 第一行的左图
plt.subplot(222) # 第一行的右图
plt.subplot(212) # 第二整行
plt.show()
想看完整内容请去原文地址。
本文参考自： http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/matplotlib_intro.html