matplotlib官网文档：
支持win7_64_bit的matplotlib库下载网址：
简单介绍：
matplotlib是python最著名的画图库，它提供了一整套和matlab类似的命令API，十分适合交互式地进行制图。并且也能够方便地将它作为画图控件，嵌入GUI应用程序中。它的文档相当完备，并且Gallery页面中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。
因此假设你须要绘制某种类型的图，仅仅须要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下。基本上都能搞定。
这篇我们用matplotlib从构造最简单的bar一步一步向复杂的bar前行。
什么是最简单的bar，看例如以下语句你就知道她有多么简单了：
參考代码：
>>> print os.getcwd()
D:\Python27
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.bar(left = 0,height = 1)
>>> plt.show()
首先我们import了matplotlib.pyplot ，然后直接调用其bar方法，最后用show显示图像。我解释一下bar中的两个參数：
·left：柱形的左边缘的位置。假设我们指定1那么当前柱形的左边缘的x值就是1.0了
·height：这是柱形的高度。也就是Y轴的值了
left。height除了能够使用单独的值(此时是一个柱形)，也能够使用元组来替换(此时代表多个矩形)。比如。以下的样例：
參考代码：
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5))
>>> plt.show()
继续操作：
參考代码：
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.bar(left = (0,1,2,3,4,5,6),height = (1,0.5,0.7,0.2,0.9,1.6,0.3))
>>> plt.show()
细节注意：上面的默认宽度为0.8，当然自己能够设置宽度的。用属性width进行设置。
进一步操作。请看例如以下需求：
实际情况须要标明X轴与Y轴的标题。如何操作？比方x轴是性别。y轴是人数。
实现也非常easy，看代码：
參考代码：
>>> plt.ylabel(u'人数')
>>> plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35)
注意这里的中文一定要用u(3.0以上好像不用。我用的2.7)，由于matplotlib仅仅支持unicode。
接下来，让我们在x轴上的每一个bar进行说明。
比方第一个是“男”，第二个是“女”。
參考代码：
>>>import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.xlabel(u'gender')
>>> plt.ylabel(u'People Numbers')
([, ], )
>>> plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35)
>>> plt.show()
plt.xticks的使用方法和我们前面说到的left,height的使用方法几乎相同。
假设你有几个bar，那么就是几维的元组。第一个是文字的位置，第二个是详细的文字说明。只是这里有个问题，非常显然我们指定的位置有些“偏移”，最理想的状态应该在每一个矩形的中间。
你能够更改(0,1)=>((0+0.35)/2 ,(1+0.35)/2 )只是这样比較麻烦。我们能够通过直接指定bar方法里面的align="center"就能够让文字居中了。
參考代码：
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.xlabel(u'gender')
>>> plt.xticks((0,1),(u'Man',u'Woman'))
([, ], )
>>> plt.show()
接下来。我们还能够给图标增加标题和图例。
标题：
plt.title(u"性别比例分析")
图例：
rect=plt.bar(left=(0,1),height=(1,0.5),width=0.35,align="center")
plt.legend((rect,),(u"图例",))
參考代码：
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.xlabel(u'gender')
>>> plt.ylabel(u'People Numbers')
>>> plt.title(u"Sex ratio analysis")
>>> plt.xticks((0,1),(u'Man',u'Woman'))
([, ], )
>>> rect = plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35,align="center")
>>> plt.legend((rect,),(u"Sample",))
>>> plt.show()
注意这里的legend方法。里面的參数必须是元组。即使你仅仅有一个图例，不然显示不对。
接下来，我们还能够在每一个矩形的上面标注它详细点Y值。这里。我们须要用到一个通用的方法：
參考代码：
import matplotlib.pyplot as plt
def autolabel(rects):
for rect in rects:
height = rect.get_height()
plt.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2.,
1.03*height, '%s' % float(height))
plt.xlabel(u'gender')
plt.ylabel(u'People Numbers')
plt.title(u"Sex ratio analysis")
plt.xticks((0,1),(u'man',u'woman'))
rect = plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width =
0.35,align="center")
plt.legend((rect,),(u"Sample",))
autolabel(rect)
plt.show()
到这里这个图形已经基本完备了，只是能够看到你一个矩形紧靠这顶部，不是非常好看。最好能够空出一段距离出来就好了。
这个设置我没有找到详细的属性。只是。我还是通过一个小技巧来实现了。就是bar属性的yerr參数。一旦设置了这个參数。那么相应的矩形上面就会有一个竖着的线，我不知道他是干什么的。
只是当我把这个值设置的非常小的时候，上面的空白就自己主动空出来了。如图：
rect =plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width =
0.35,align="center",yerr=0.01)
參考代码：
import matplotlib.pyplot as plt
def autolabel(rects):
for rect in rects:
height = rect.get_height()
plt.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2.,
1.03*height, '%s' % float(height))
plt.xlabel(u'gender')
plt.ylabel(u'People Numbers')
plt.title(u"Sex ratio analysis")
plt.xticks((0,1),(u'man',u'woman'))
rect = plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width =
0.35,align="center",yerr=0.01)
plt.legend((rect,),(u"Sample",))
autolabel(rect)
plt.show()
