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    首先補充以下：7種顏色 r g b y m c k （紅，綠，藍，黃，品紅，青，黑）

    在科研的過程中，座標系中的XY不一定就是等尺度的。例如在聲波中對Y軸取對數。肆意我們也必須知道這種座標系如何畫出來的。

    1，對數座標圖

    有3個函式可以實現這種功能，分別是：semilogx（），semilogy（），loglog（）。它們分別表示對X軸，Y軸，XY軸取對數。下面在一個2*2的figure裡面來比較這四個子圖（還有plot（））。

  1 import numpy as np
  2 import matplotlib.pyplot as plt
  3 w=np.linspace(0.1,1000,1000)
  4 p=np.abs(1/(1+0.1j*w))
  5 
  6 plt.subplot(221)
  7 plt.plot(w,p,lw=2)
  8 plt.xlabel('X')
  9 plt.ylabel('y')
 10 
 11 
 12 plt.subplot(222)
 13 plt.semilogx(w,p,lw=2)
 14 plt.ylim(0,1.5)
 15 plt.xlabel('log(X)')
 16 plt.ylabel('y')
 17 
 18 plt.subplot(223)
 19 plt.semilogy(w,p,lw=2)
 20 plt.ylim(0,1.5)
 21 plt.xlabel('x')
 22 plt.xlabel('log(y)')
 23 
 24 plt.subplot(224)
 25 plt.loglog(w,p,lw=2)
 26 plt.ylim(0,1.5)
 27 plt.xlabel('log(x)')
 28 plt.xlabel('log(y)')
 29 plt.show()
 

    2，極座標影象
    極座標系中的點由一個夾角和一段相對於中心位置的距離來表示。其實在plot（）函式裡面本來就有一個polar的屬性，讓他為True就行了。下面繪製一個極座標影象：

  1 import numpy as np
  2 import matplotlib.pyplot as plt
  3 
  4 theta=np.arange(0,2*np.pi,0.02)
  5 
  6 plt.subplot(121,polar=True)
  7 plt.plot(theta,2*np.ones_like(theta),lw=2)
  8 plt.plot(theta,theta/6,'--',lw=2)
  9 
 10 plt.subplot(122,polar=True)
 11 plt.plot(theta,np.cos(5*theta),'--',lw=2)
 12 plt.plot(theta,2*np.cos(4*theta),lw=2)
 13 plt.rgrids(np.arange(0.5,2,0.5),angle=45)
 14 plt.thetagrids([0,45,90])
 15 
 16 plt.show()
~                
 

整個程式碼很好理解，在後面的13，14行沒見過。第一個plt.rgrids(np.arange(0.5,2,0.5),angle=45) 表示繪製半徑為0.5 1.0 1.5的三個同心圓，同時將這些半徑的值標記在45度位置的那個直徑上面。plt.thetagrids([0,45,90]) 表示的是在theta為0，45，90度的位置上標記上度數。得到的影象是：

3，柱狀圖：核心程式碼matplotlib.pyplot.bar(left, height, width=0.8, bottom=None, hold=None, **kwargs)裡面重要的引數是左邊起點，高度，寬度。下面例子：

  1 import numpy as np
  2 import matplotlib.pyplot as plt
  3 
  4 
  5 n_groups = 5
  6 
  7 means_men = (20, 35, 30, 35, 27)
  8 means_women = (25, 32, 34, 20, 25)
  9 
 10 fig, ax = plt.subplots()
 11 index = np.arange(n_groups)
 12 bar_width = 0.35
 13 
 14 opacity = 0.4
 15 rects1 = plt.bar(index, means_men, bar_width,alpha=opacity, color='b',label=    'Men')
 16 rects2 = plt.bar(index + bar_width, means_women, bar_width,alpha=opacity,col    or='r',label='Women')
 17 
 18 plt.xlabel('Group')
 19 plt.ylabel('Scores')
 20 plt.title('Scores by group and gender')
 21 plt.xticks(index + bar_width, ('A', 'B', 'C', 'D', 'E'))
 22 plt.ylim(0,40)
 23 plt.legend()
 24 
 25 plt.tight_layout()
 26 plt.show()
 

4，雜湊圖，有離散的點構成的。函式是：matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=20, c='b', marker='o', cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, hold=None,**kwargs)，其中，xy是點的座標，s點的大小，maker是形狀可以maker=（5，1）5表示形狀是5邊型，1表示是星型（0表示多邊形，2放射型，3圓形）；alpha表示透明度；facecolor=‘none’表示不填充。例子如下：

  1 import numpy as np
  2 import matplotlib.pyplot as plt
  3 
  4 plt.figure(figsize=(8,4))
  5 x=np.random.random(100)
  6 y=np.random.random(100)
  7 plt.scatter(x,y,s=x*1000,c='y',marker=(5,1),alpha=0.5,lw=2,facecolors='none')
  8 plt.xlim(0,1)
  9 plt.ylim(0,1)
 10 
 11 plt.show()

5，3D影象，主要是呼叫3D影象庫。看下面的例子：

  1 import numpy as np
  2 import matplotlib.pyplot as plt
  3 import mpl_toolkits.mplot3d
  4 
  5 x,y=np.mgrid[-2:2:20j,-2:2:20j]
  6 z=x*np.exp(-x**2-y**2)
  7 
  8 ax=plt.subplot(111,projection='3d')
  9 ax.plot_surface(x,y,z,rstride=2,cstride=1,cmap=plt.cm.coolwarm,alpha=0.8)
 10 ax.set_xlabel('x')
 11 ax.set_ylabel('y')
 12 ax.set_zlabel('z')
 13 
 14 plt.show()

到此，matplotlib基本操作的學習結束了，相信大家也可以基本完成自己的科研任務了。下面將繼續學習python的相關課程，請繼續關注。

參考書目：

《python科學計算》

《matplotlib手冊》