matplotlib基本操作（速成）_在不断调用绘图函数时出现plt.ylabel的报错

1.安装

直接打开命令行输入

pip install matplotlib
安装即可（速度慢的话可以用清华源）

2.基本使用

import matplotlib.pyplot as plt#引入matplotlib的pyplot模块
import numpy as np
a=np.arange(0.0,5.0,0.01)#构造一个0起始，5结束，0.01为间隔的numpy数组
b=5*np.cos(a*np.pi*2)#其中的np.pi是圆周率
plt.plot(a,b,'r-',label='first')#将a作为x轴，b作为y轴，ro-中的r代表红色，0代表实心点标识，-代表实线，构造一条名为first的曲线。
#plt.xlabel('x_axis')
plt.xlabel('时间',fontproperties='SimHei',fontsize=20)#如果名字中有中文的话一定要用fontproperties='SimHei属性，否则会报错
#plt.ylabel('y_axis')
plt.title('正弦波',fontproperties='SimHei',fontsize=20)#设置标题
plt.xlim((0,5))
plt.ylim((-5,5))
plt.legend(loc='lower right')#注释的位置
plt.grid(True)#添加网格，flase就是不添加
#plt.show()#如果先show，之后保存的就是一张空白的图
plt.savefig('C:\\Users\\34655\\Desktop\\plt',dpi=1800)
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简单来说就是先设置x,y,然后将x,y传入到plt的plot()方法中绘制函数图像，之后就是添加标题和设置曲线颜色及添加网格等美化工作。

3.3D绘图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.cm as cm#matplotlib内置的颜色地图
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D#引入3d绘图模块
X = np.arange(-8, 8, 0.25)
Y = np.arange(-8, 8, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)#生成网格点矩阵，就是对X，Y进行网格化
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)#X**2代表X的二次方
Z = np.sin(R)
fig = plt.figure()#Figure(640x480)   生成画布
ax = Axes3D(fig)#和上一步一起构建一个3d画布
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1#行跨(x)为1
                , cstride=1        #列跨(y)为1
                , cmap=cm.viridis  #设置颜色
                )#构造3D图像
ax.contourf(X,Y,Z,#传入数据
            zdir='z'#设置为z轴为等高线的不变轴
            ,offset=-1#映射位置在z=-1处
            ,cmap=plt.get_cmap('rainbow')#设置颜色为彩虹色
            )#绘制图像的映射，就是等高线图。
plt.xlabel('x_axis')
plt.ylabel('y_axis')
plt.show()
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本篇中仅仅用简单的几个语法来构造一个函数图像，但是用作深度学习初期使用足够了，比较基本，想了解更多还可以查阅matplotlib的教程。matplotlib菜鸟教程