matplotlib 2D绘图数据库

matplotlib 2D绘图数是一款使用Python编程语言构建的二维图形绘制软件，受到MATLAB软件启发而设计。能在多种操作系统环境中通过数据转换与交互式界面创建可视化图表，可配合numpy完成矩阵运算，并整合众多Python扩展库达成硬件通信功能。开发者仅需少量代码即可制作统计直方图、频谱分析图、柱状示意图等多种数据图形，具有工作效率与操作便利性。赶快下载使用吧!

matplotlib 2D绘图数据库软件特点

1、一个图中的多个子图：多轴(即子图)创建与 subplot()功能

2、图片：Matplotlib可以使用该imshow()函数显示图像(假定等距的水平尺寸)。

3、轮廓和伪彩色：pcolormesh()即使水平尺寸不均匀，该功能也可以对二维数组进行彩色表示。该 contour()函数是表示相同数据的另一种方式

4、直方图：该hist()函数自动生成直方图并返回垃圾桶计数或概率

5、路径：您可以使用matplotlib.path模块在Matplotlib中添加任意路径

6、三维绘图：mplot3d工具包(请参阅入门和 mplot3d工具包)支持简单的3d图形，包括曲面、线框、散点图和条形图

7、Streamplot ：该streamplot()函数绘制矢量场的流线。除了简单绘制流线之外，还可以将流线的颜色和/或线条宽度映射到单独的参数，例如矢量场的速度或局部强度。

8、椭圆：为了支持的 凤凰火星任务(其用于Matplotlib显示航天器的地面跟踪)，迈克尔Droettboom建立在工作由查理Moad提供了极其精确的8样条近似椭圆弧(见 Arc)，这是不敏感的放大水平。

9、条形图：使用该bar()功能来制作条形图，其中包括自定义(如错误栏)

10、饼图：该pie()功能允许您创建饼图。可选功能包括自动标记面积百分比，从饼图中心爆炸一个或多个楔子，以及阴影效果。仔细看附件中的代码，只需几行代码即可生成此图。

11、表：该table()功能将一个文本表添加到一个轴。

12、散点图：该scatter()函数使用(可选)大小和颜色参数生成散点图。这个例子绘制了Google股票价格的变化，标记的大小反映了交易量和颜色随时间的变化。在这里，alpha属性用于制作半透明的圆形标记。

matplotlib 2D绘图数据库软件特色

1.核心对象化绘图 API：matplotlib 的核心是一套由对象构成的绘图 API，其严谨而有趣的对象体系不仅是计算机图形学的优秀范例，也为使用者提供了巨大的定制发挥空间 —— 用户熟悉核心对象后，可轻松定制图像。

2.开源项目背景：由 John D. Hunter 发起，是基于 Python 语言的开源项目，旨在为 Python 提供专业的数据绘图包。

3.技术基础与兼容性：依赖 numpy 进行数组运算，并调用其他 Python 库实现硬件交互;即便非 Python 程序员，也能从中了解通用的图形绘制原则。

matplotlib 2D绘图数据库软件功能

1.acorr：绘制 x 的自相关图。

2.angle_spectrum：绘制角度谱。

3.annotate：用文字 s 标注坐标点 xy。

4.arrow：向轴添加箭头。

5.autoscale：自动缩放轴视图以适配数据(支持切换)。

6.axes：向图中添加轴。

7.axhline：在轴上添加水平线。

8.axhspan：在轴上添加水平跨度(矩形区域)。

9.axis：获取或设置轴属性的便捷方法。

10.axvline：在轴上添加垂直线。

11.axvspan：在轴上添加垂直跨度(矩形区域)。

12.bar：绘制条形图。

13.barbs：绘制二维领域的倒刺图。

14.barh：绘制水平条形图。

15.box：开启或关闭轴箱。

16.boxplot：绘制箱线图(盒须图)。

17.broken_barh：绘制水平分段条形图。

18.cla：清除当前轴。

19.clabel：为等高线图添加标签。

20.clim：设置当前图像的颜色限制。

21.close：关闭图形窗口。

22.cohere：绘制 x 和 y 之间的相干性图。

23.colorbar：为图形添加颜色条。