使用python中的matplotlib进行绘图分析数据，pythonmatplotlib,matplotlib 是

使用python中的matplotlib进行绘图分析数据，pythonmatplotlib,matplotlib 是

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：

?12345678910111213141516171819202122232425262728293031# coding=gbk'''Created on Jul12,2014python 科学计算学习：numpy快速处理数据测试@author: 皮皮'''importstringimportmatplotlib.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[])forx in linesList] years = [x[]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(,15) plt.title('line_regression & gradient decrease') plt.legend() plt.show()