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超簡單示例（基本表格）：

照常上最簡單直觀的程式碼：（demo1）

import matplotlib.pyplot as plt
dot=[3,4,2,1]
plt.plot(dot)
plt.ylabel('The name of the Y axis')        #可以忽略，只是用來標註表的資訊而已
plt.xlabel(' The name of the X axis')        #可以忽略
plt.title("The name of the image's Theme")    #可以忽略
plt.show()
plt.savefig('hehe.jpg')
 

輸出：

還有一張叫做“haha.jpg”的圖片會儲存到當前專案的資料夾中。

輸出多張表格 / 控制線條顏色與樣式：

如果想要實現同時輸出多張表格的可以參照下面的部落格：(demo2)

注意：以上面的部落格為例子，不要每次使用了“plt.sca(ax1)”選擇了一張表格，就用一次plt.show()，不要重複寫三次plt.show()，你會發現只有第一張表格被打印出來，後面的都不會被打印出來。我們只需要在最後使用plt.show()。

其實我們不一定要用線條的，下面這條語句obsX是x軸的變數，obsY是y軸的，輸出的是散點圖。

  plt.scatter(obsX, obsY, c='b', marker='.')  # b代表顏色blue，後面那個是樣式，也可以選擇'x'或者'o'
 

圖的種類（直方圖，餅狀圖，氣泡圖）：

比如直方圖：（demo3）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

zf=[1,2,3]
plt.hist(zf)
#plt.hist(np.random.normal(size=100), bins=30)
plt.show()

輸出：

其餘的種類別的博主已經講的很好了~：(demo4)

動態圖（實時變化的圖）：

一開始是因為想要監聽數值輸出才來接觸“資料視覺化”的，但是發現使用plt.show（）完全就是死的....圖中的資料不能跟著程式變化。有人說是因為

               python視覺化庫matplotlib有兩種顯示模式：

        阻塞（block）模式和互動（interactive）模式

        在Python Consol命令列中，預設是互動模式。而在python指令碼中，matplotlib預設是阻塞模式。

還好matplotlib是提供“互動”功能的。話不多說，上程式碼（非原創）：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.axis([0, 100, 0, 1])
plt.ion()

for i in range(100):
    y = np.random.random()
    plt.scatter(i, y)
    plt.pause(0.1)

輸出自行體會~

待更....