一、安装matplotlib模块

 pip install matplotlib

二、设置绘图风格

# 1.设置绘图风格
plt.style.use('fivethirtyeight') 
## 参数可以是文件路径 ...\site-packages\matplotlib\mpl-data\stylelib可参考此路径下文件
## 这个文件夹下，都是存放绘图风格文件，必须是“.mplstyle”结尾文件# 2.查看可选绘图风格
print(plt.style.available) 
#  ['Solarize_Light2', '_classic_test_patch', '_mpl-gallery', '_mpl-gallery-nogrid', 'bmh', 'classic', 
#  'fivethirtyeight', 'ggplot', 'grayscale', 'seaborn', 'seaborn-bright', 'seaborn-colorblind', 'seaborn-dark', 
#  'seaborn-dark-palette', 'seaborn-darkgrid', 'seaborn-talk', 'seaborn-ticks', 'fast', 
#  'seaborn-deep', 'seaborn-muted', 'seaborn-notebook', 'seaborn-paper', 'seaborn-pastel', 'seaborn-poster', 
#  'seaborn-white', 'seaborn-whitegrid', 'tableau-colorblind10','dark_background']# 3. linestyle可选项
# '-', '--', '-.', ':', 'None', ' ', '', 'solid', 'dashed', 'dashdot', 'dotted'

点击查看【绘图风格】

三、画布

def figure(num=None,  # 如果没有，则自动递增，否则1-N的整数figsize=None,  # 默认为rc figure.figsizedpi=None,  # 默认为rc figure.dpifacecolor=None,  # 默认为rc figure.facecoloredgecolor=None,  # 默认为rc figure.edgecolorframeon=True,FigureClass=Figure,clear=False,**kwargs):
# num：唯一标识符
# figsize：画布大小，默认 6.4*4.8
# dpi：每英寸的像素个数，默认100个
# facecolor：画布背景颜色
# edgecolor：画布边框颜色

四、折线图

plt.plot(x, y, color='green', marker='o', linestyle='dashed', linewidth=2, markersize=12)
# x: 表示X坐标的列表， len(x) = len(y)
# y: 表示y坐标的列表
# color: 折线的颜色（折线与坐标点）
# marker: 坐标点的样式
# linestyle: # 折线的样式（实现，虚线，....）
# linewidth: 折线的宽度
# markersize: 坐标点的大小（像素）

import matplotlib.pyplot as pltplt.style.use('classic')
plt.figure()x = [1, 2, 3]
y = [1, 2, 3]plt.plot(x, y, color='green', marker='o', linestyle='dashed', linewidth=2, markersize=12)
# 等价与上写法
plt.flot(x, y, 'go--'，linewidth=2, markersize=12)# plt.plot([4, 5, 6]) == plt.plot([0, 1, 2], [1, 2, 3]) x默认使用y的索引

五、垂直柱状图

bar(x,    #  柱子的横坐标height,   # 柱子的高width=0.8,  # 柱子的宽bottom=None,  # 柱子在y轴的起始值tick_label=[]  # 柱子在x下方的标识*, align='center',  # 对齐方式data=None, **kwargs)

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as snssns.set_style({'font.sans-serif': ['simhei', 'Arial']})  # 设置字体样式
country_name_lst= ['中国', '美国', '印度', '俄罗斯']
population_lst = [14, 3.3, 7.8, 1.46]
plt.bar(range(len(population_lst)), population_lst, color='red', tick_label=country_name_lst, bottom=2)
# plt.bar(range(len(population_lst)), population_lst, color=['r', 'g', 'b'], tick_label=country_name_lst,bottom=1)plt.ylabel("人口(亿)")  # 中文可能乱码，使用seaborn 设置字体样式
plt.xlabel("国家")
plt.show()

六、水平柱状图

barh(y,     #  柱子的纵坐标width,   # 柱子的宽height=0.8,  # 柱子的宽left=None,   # 每个柱子在x方向的起始坐标*, align='center', **kwargs)

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_style({'font.sans-serif':['simhei','Arial']})
name_list = ['中国', '美国', '印度', '俄罗斯']
num_list = [14, 3.3, 14.1, 1.46]
plt.barh([1, 2, 3, 4], num_list, color='red', left=[1, 1, 1, 2], tick_label = name_list)
plt.ylabel("人口(亿)")
plt.ylabel("人口(亿)")
plt.savefig('test2.png', bbox_inches='tight')
plt.show()

七、饼状图

pie(x, # 当总和大于1时，每元素占总和的百分比；当总和小于1时，元素就是值，切会有空白explode=None, # 默认为None，表示每块距离中心点的距离labels=None,   # 表示每块标题colors=None,   # 表示每块的颜色autopct=None,  # 每块中，显示的数字占比pctdistance=0.6,  # 每块中，文字距离中心点的距离shadow=False,     # 是否添加阴影labeldistance=1.1,  # 图例距离圆心的距离startangle=0,      # 饼图的起点从x轴逆时针旋转的角度radius=1,       # 1 饼图半径长度counterclock=True, wedgeprops=None,textprops=None, center=(0, 0), frame=