1、matplotlib庫簡介：

    Matplotlib 是一個 Python 的 2D繪相簿，開發者可以便捷地生成繪圖，直方圖，功率譜，條形圖，散點圖等。

2、Matplotlib 庫使用：

  注：由於深度學習實踐中常常會使用繪圖，主要包括生成繪圖、散點圖，實踐中也主要關注此點。

  執行環境：Python3

（1）生成繪圖

import numpy as np               # 匯入NumPy庫
import matplotlib.pyplot as plt  # 匯入繪相簿
import matplotlib
 
if __name__ == "__main__":
    #simkai.ttf 是電腦控制面板裡字型的一種，這裡是楷體
    chinese =matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simkai.ttf')
    x1 = np.arange(-5.0, 5.0, 0.02)
    y1 = np.sin(x1)
    x2 = np.arange(-5.0, 5.0, 0.02)
    y2 = np.cos(x2)
    plt.figure(1)                                       #作圖1
    plt.subplot(
 
211)                                    #作子圖
    plt.plot(x1, y1, 'r',label=u'正弦訊號',linewidth=3)  #作出x1和y1圖，依次設定顏色、標籤名稱、線性大小
    plt.legend(prop=chinese)                            #支援中文
    plt.axis([-2.5, 2.5, -1, 1])                        #設定x、y軸範圍
    plt.subplot(212)                                    #作子圖
    plt.plot(x2, y2, 
 
'go',label=u'餘弦訊號',linewidth=1) #作出x2和y2圖，依次設定顏色、標籤名稱
    plt.legend(prop=chinese)                            #支援中文
    plt.axis([-2.5, 2.5, -1, 1])                        #設定x、y軸範圍
    plt.show()                                          #顯示作圖結果

（2）散點圖

    注：data.txt 檔案下載

           連結：https://pan.baidu.com/s/1GQDuBKaHVyxGcEVvaVafAA
           提取碼：6cxo

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
if __name__ == "__main__":
    myDat = np.loadtxt('data.txt') #載入資料檔案，資料間的分隔符為空格
    xMat = np.mat(myDat)[:,0]
    yMat = np.mat(myDat)[:,1]
    plt.figure()                   #作圖
    #作原始資料散點圖
    plt.scatter(xMat[:,0].flatten().A[0],yMat[:,0].flatten().A[0],color = 'r',label='data',marker = 'o') #依次設定散點的顏色、形狀
    plt.legend(loc='lower right')  #指定標籤位置
    plt.show()                     #顯示作圖結果

3、總結

    Matplotlib 庫是一個非常便捷的2D繪相簿，需要多總結、多運用、多實踐，方孰能生巧，日有所進！

引用

[1] https://blog.csdn.net/u014453898/article/details/73395522