matplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，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。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。
在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot，这个是免费的，Python有一个包可以调用gnuplot，但是语法比较不习惯，而且画图质量不高。
而 Matplotlib则比较强：Matlab的语法、python语言、latex的画图质量（还可以使用内嵌的latex引擎绘制的数学公式）。
快速绘图
matplotlib的pyplot子库提供了和matlab类似的绘图API，方便用户快速绘制2D图表。例子：
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#
coding=gbk
'''
Created
on Jul12,
python
科学计算学习：numpy快速处理数据测试
@author:
皮皮
'''
importstring
importmatplotlib.pyplot
as plt
importnumpy
as np
if__name__
=='__main__':
file
= open(E:machine_learningdatasetshousing_datahousing_data_ages.txt,'r')
linesList
= file.readlines()
#
print(linesList)
linesList
= [line.strip().split(,)forline
in linesList]
file.close()
print(linesList:)
print(linesList)
#
years = [string.atof(x[0])forx
in linesList]
years
= [x[0]forx
in linesList]
print(years)
price
= [x[1]forx
in linesList]
print(price)
plt.plot(years,
price,'b*')#,label=$cos(x^2)$)
plt.plot(years,
price,'r')
plt.xlabel(years(+2000))
plt.ylabel(housing
average price(*2000yuan))
plt.ylim(0,15)
plt.title('line_regression
& gradient decrease')
plt.legend()
plt.show()
matplotlib中的快速绘图的函数库可以通过如下语句载入：
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importmatplotlib.pyplot
as plt
pylab模块
matplotlib还提供了名为pylab的模块，其中包括了许多numpy和pyplot中常用的函数，方便用户快速进行计算和绘图，可以用于IPython中的快速交互式使用。
接下来调用figure创建一个绘图对象，并且使它成为当前的绘图对象。
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plt.figure(figsize=(8,4))
也可以不创建绘图对象直接调用接下来的plot函数直接绘图，matplotlib会为我们自动创建一个绘图对象。如果需要同时绘制多幅图表的话，可以是给figure传递一个整数参数指定图标的序号，如果所指定序号的绘图对象已经存在的话，将不创建新的对象，而只是让它成为当前绘图对象。
通过figsize参数可以指定绘图对象的宽度和高度，单位为英寸；dpi参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，缺省值为80。因此本例中所创建的图表窗口的宽度为8*80 = 640像素。
但是用工具栏中的保存按钮保存下来的png图像的大小是800*400像素。这是因为保存图表用的函数savefig使用不同的DPI配置，savefig函数也有一个dpi参数，如果不设置的话，将使用matplotlib配置文件中的配置，此配置可以通过如下语句进行查看：
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>>>importmatplotlib
>>>
matplotlib.rcParams[savefig.dpi]
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下面的两行程序通过调用plot函数在当前的绘图对象中进行绘图：
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plt.plot(years,
price,'b*')#,label=$cos(x^2)$)
plt.plot(years,
price,'r')
plot函数的调用方式很灵活，第一句将x,y数组传递给plot之后，用关键字参数指定各种属性：
