Python matplotlib绘制图形实例(包括点,曲线,注释和箭头)

巷口听风

发布时间：2026-10-13 | 2人浏览过

原创

本文通过Python的matplotlib模块，演示如何绘制包含曲线、离散点、注释文本及箭头的图形。详细解析了plt.plot、plt.annotate、plt.quiver等核心函数的参数用法，以及坐标轴范围设置和子图创建方法，帮助开发者快速掌握基础绘图技巧。

matplotlib图形绘制概述

Python的matplotlib模块具备强大的图形绘制功能。本文将使用pyplot模块绘制一个包含曲线、曲线上的点、注释文本以及指向点的箭头的简单图形示例。

1. 结果预览：

2. 代码如下：


from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
 
# 绘制曲线
x = np.linspace(2, 21, 20) # 取闭区间[2, 21]之间的等差数列，列表长度20
y = np.log10(x) + 0.5
plt.figure() # 添加一个窗口。如果只显示一个窗口，可以省略该句。
plt.plot(x, y) # plot在一个figure窗口中添加一个图，绘制曲线，默认颜色
 
# 绘制离散点
plt.plot(x, y, '.y') # 绘制黄色的点，为了和曲线颜色不一样
x0, y0 = 15, np.log10(15) + 0.5
plt.annotate('Interpolation point', xy=(x0, y0), xytext=(x0, y0 - 1), arrowprops=dict(arrowstyle='->')) # 添加注释
for x0, y0 in zip(x, y):
  plt.quiver(x0, y0 - 0.3, 0, 1, color='g', width=0.005) # 绘制箭头
 
x = range(2, 21, 5)
y = np.log10(x) + 0.5
plt.plot(x, y, 'om') # 绘制紫红色的圆形的点
x0, y0 = 7, np.log10(7) + 0.5
plt.annotate('Original point', xy=(x0, y0), xytext=(x0, y0 - 1), arrowprops=dict(arrowstyle='->'))
for x0, y0 in zip(x, y):
  plt.quiver(x0, y0 + 0.3, 0, -1, color='g', width=0.005) # 绘制箭头
 
# 设置坐标范围
plt.xlim(2, 21) # 设置x轴范围
plt.xticks(range(0, 23, 2)) # 设置X轴坐标点的值，为[0， 22]之间的以2为差值的等差数组
plt.ylim(0, 3) # 设置y轴范围
 
# 显示图形
plt.show() # 显示绘制出的图

核心函数与参数解析

3. 代码解析

1）首先导入matplotlib模块中的pyplot类，主要使用其中提供的方法。同时导入numpy库以生成数列。为了方便调用，分别将pyplot和numpy设置为别名plt和np。

2）使用np.linspace(start, stop, num)函数，可生成闭区间[start, stop]内长度为num的等差数列数组。本例中利用该函数生成插值点用于显示。

3）plt.figure()用于创建绘图窗口。如果所有图形绘制在同一个窗口中，该语句可以省略，因为系统会默认创建figure(1)。

若需添加额外的绘图窗口，可再次调用plt.figure()。此时plt.figure(num)的窗口序号num会自动递增。

4）plt.plot()用于向窗口中绘制曲线，需传递x和y参数，分别代表横轴和纵轴数据。

多绘图区域与子图设置

本例中所有图形绘制在同一个绘图区域里。若希望添加2个绘图区域，可参考以下代码：


x = np.linspace(2, 21, 20)
y1 = np.log10(x) + 0.5
y2 = np.log10(x) + 1
plt.subplot(211)
plt.plot(x, y1)
 
plt.subplot(212)
plt.plot(x, y2)
plt.show()

使用plt.subplot(rows, cols, figurenum)添加子绘图区域，参数含义分别为：将窗口划分为rows行cols列的绘图区域，figurenum表示当前是第几个绘图区域。例如plt.subplot(211)等同于plt.subplot(2, 1, 1)，当绘图区域数小于10时可省略逗号。创建的图形效果如下：