python中绘制2D曲线图需要使用到Matplotlib，Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形，通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。

1. 绘制折线图

plt.plot() 可以用于绘制折线图。只传入一维的散点(n个)p1时，横坐标对应散点的次序，从0到n-1，纵坐标对应散点的值。示例：

# -*- coding: utf-8 -*-import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npp1=[0,1.1,1.8,3.1,4.0]  # 数据点#创建绘图图表对象，可以不显式创建，跟cv2中的cv2.namedWindow()用法差不多plt.figure('Draw')plt.plot(p1)  # plot绘制折线图plt.draw()  # 显示绘图plt.pause(5)  #显示5秒plt.savefig("easyplot01.jpg")  #保存图象plt.close()   #关闭图表

绘图：

plt.plot() 传入二维的散点p1,p2（p1和p2的长度要一样）时，横坐标x绘制p1,纵坐标y绘制p2，示例：

# -*- coding: utf-8 -*-import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npp1=[0,1.1,1.8,3.1,4.0]  # 数据点p2=[2,2.4,4.3,3.5,2.5]#创建绘图图表对象，可以不显式创建，跟cv2中的cv2.namedWindow()用法差不多plt.figure('Draw')plt.plot(p1,p2)  # plot绘制折线图plt.draw()  # 显示绘图plt.pause(5)  #显示5秒plt.savefig("easyplot01.jpg")  #保存图象plt.close()   #关闭图表

绘图：

2. 绘制散点图

plt.scatter()用于绘制散点图，传入参数必须是二维的：plt.scatter(p1,p2)，示例：

# -*- coding: utf-8 -*-import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npp1=[0,1.1,1.8,3.1,4.0]  # 数据点p2=[2,2.4,4.3,3.5,2.5]#创建绘图图表对象，可以不显式创建，跟cv2中的cv2.namedWindow()用法差不多plt.figure('Draw')plt.scatter(p1,p2)  # scatter绘制散点图plt.draw()  # 显示绘图plt.pause(10)  #显示10秒plt.savefig("easyplot.jpg")  #保存图象plt.close()   #关闭图表

绘图：

plt.plot() 也可以用于绘制散点图，plt.plot(p1,p2,'ro')表示散点的颜色是红色，形状是o，示例：

# -*- coding: utf-8 -*-import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npp1=[0,1.1,1.8,3.1,4.0]  # 数据点p2=[2,2.4,4.3,3.5,2.5]#创建绘图图表对象，可以不显式创建，跟cv2中的cv2.namedWindow()用法差不多plt.figure('Draw')plt.plot(p1,p2,'ro')plt.draw()  # 显示绘图plt.pause(10)  #显示10秒plt.savefig("easyplot.jpg")  #保存图象plt.close()   #关闭图表

绘图：

3. 添加坐标轴说明、添加标题、图片中插入文字、显示网格

坐标轴说明：plt.xlabel()、plt.ylabel()

添加标题： plt.title()

插入文字： plt.text(60, .025, r'$number=5, sigma=0$')

显示网格： plt.grid(True)

# -*- coding: utf-8 -*-import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npp1=[0,1.1,1.8,3.1,4.0]  # 数据点p2=[2,2.4,4.3,3.5,2.5]#创建绘图图表对象，可以不显式创建，跟cv2中的cv2.namedWindow()用法差不多plt.figure('Draw')plt.plot(p1,p2,'ro')plt.xlabel('number of samples')plt.ylabel('value of samples')plt.title('sample data')plt.text(1.1, 3.6, r'$number=5, sigma=0$')plt.grid(True)plt.draw()  # 显示绘图plt.pause(10)  #显示10秒plt.savefig("easyplot.jpg")  #保存图象plt.close()   #关闭图表

绘图：

4. 绘制3D图曲面图

plot_surface()用于绘制3D曲面图：

# -*- coding: utf-8 -*-from matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfig = plt.figure()ax = Axes3D(fig)X = [0,1.1,1.8,3.1,4.0]Y = [2,2.4,4.3,3.5,2.5]X, Y = np.meshgrid(X, Y)Z = [2,2.4,4.3,3.5,2.5]ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow')plt.draw()plt.pause(10)plt.savefig('3D.jpg')plt.close()

绘图：

使用plot_surface()绘制另一个3D曲面：

# -*- coding: utf-8 -*-from matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfig = plt.figure()ax = Axes3D(fig)X = np.arange(-4, 4, 0.25)Y = np.arange(-4, 4, 0.25)X, Y = np.meshgrid(X, Y)R = np.sqrt(X**2 + Y**2)Z = X*Yax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow')plt.draw()plt.pause(10)plt.savefig('3D.jpg')plt.close()

绘图：

5. 绘制3D散点图

scatter()用于绘制3D散点图：

# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dx = [0,1.1,1.8,3.1,4.0]y = [2,2.4,4.3,3.5,2.5]z = [1,2,3,4,5]ax = plt.subplot(projection='3d')  # 创建一个三维的绘图工程ax.scatter(x, y, z, c='r')  # 绘制数据点,颜色是红色ax.set_zlabel('Z')  # 坐标轴ax.set_ylabel('Y')ax.set_xlabel('X')plt.draw()plt.pause(10)plt.savefig('3D.jpg')plt.close()

绘图：