这篇文章将为大家详细讲解有关Matplotlib如何实现函数式绘图，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
〇，Matplotlib简介
Matplotlib是Python数据分析中用于数据可视化的最著名的一个库，其绘图方式和matlab中的绘图方式非常相似。
通常使用Matplotlib绘图有两种不同的方式：面向对象绘图和函数式绘图。此外也可以dataframe的plot函数快速绘图。它们的特点如下。
1，面向对象绘图方案（ax.plot）结构清晰，功能齐全，容易理解。【推荐】
2，函数式绘图方案 ( plt.plot）代码较简短，但容易迷失操作对象，造成混乱。
3，dataframe快速绘图方案（df.plot）能够将数据分析和可视化过程很好地衔接起来。【强烈推荐】
函数式绘图方案概要如下。
函数式绘图方案非常类似matlab绘图的风格。
完成简单的绘图任务时，代码较简短。
当绘图任务较复杂时，容易迷失操作对象，需要转到面向对象风格。
一，函数式绘图示范
二，颜色、线型和标记
1，控制颜色
颜色之间的对应关系为
b---blue c---cyan g---green k----black
m---magenta r---red w---white y----yellow
有四种表示颜色的方式
(1)用英文全名或简称如：purple
(2)用16进制如：#FF00FF
(3)用RGB或RGBA元组（1,0,1,1）
(4)灰度强度如：‘0.7’
(注，RGBA中的A表示Alpha通道，控制透明度)
推荐的几种绘图配色为：红绿蓝(rbg) ， c---cyan （青色）
m---magenta （品红）。必要时设置透明度。
2，控制线型
符号和线型之间的对应关系为
- 实线
-- 短线
-. 短点相间线
： 虚点线
3，控制标记风格
关于“Matplotlib如何实现函数式绘图”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。
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