本文简单介绍了Python绘图库Matplotlib的安装,简介如下:

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。Matplotlib的安装可以参见:官网链接 http://matplotlib.org/users/installing.html

安装总结步骤如下:

windows 平台上下载.exe格式 直接安装。

1.python下载安装 下载地址:http://www.python.org/download/。
2.安装你所需要版本(这个要根据步骤1的python版本)的Matplotlib,下载地址:http://matplotlib.org/downloads.html。
下面安装Matplotlib 依赖的库
3.对于标准版的Python来说,要使用Matplotlib,还需要安装numpy模块,其下载地址为:http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/。
4.msvcp71.dll, 在某些系统上,你可能还需要下载msvcp71.dll库。下载地址:http://www.dll-files.com/dllindex/dll-files.shtml"htmlcode">

import matplotlib.pyplot as plt 
plt.plot([1,2,3]) 
plt.ylabel('some numbers') 
plt.show()

安装过程遇到的错误
发现出现了下面的错误:
raise ImportError("matplotlib requires dateutil")
ImportError: matplotlib requires dateutil
这个需要dateutil,你可以到这里下载安装:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#python-dateutil。

把dateutil 安装完后又出现如下错误:
raise ImportError("matplotlib requires pyparsing")
ImportError: matplotlib requires pyparsing
需要 pyparsing  到这里下载安装:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pyparsing。

完成以上步骤,运行上面的例子就可以显示我们的图像,如下所示。

python绘图库Matplotlib的安装

在程序安装过程中如果遇到需要安装的一些依赖包,你可以到这里查找http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pyparsing,这确实是个好资源。

可以根据所画图形的需要 在下面的链接里选择相应的图形 进行修改,绘出自己所需的图像。
example: http://matplotlib.org/examples/index.html,  gallery:http://matplotlib.org/gallery.html
相关资源链接:
Matplotlib Tutorial 中文翻译的 http://reverland.org/python/2012/09/07/matplotlib-tutorial/ 。
用Python做科学计算 http://sebug.net/paper/books/scipydoc/index.html 。

资源下载:
如果上面不能下载。我把安装 python matplotlib所需的软件放到百度网盘了,可以到这里这下:http://pan.baidu.com/s/1i3C99rv。

中文乱码解决方法

注意绘图时中文的解决方法, 在.py文件头部加上如下内容:

# -*- coding: utf-8 -*- 
from pylab import * 
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #指定默认字体 
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题

绘图脚本.py转为 .exe

 如果为希望能把Python脚本发布为脱离Python平台运行的可执行程序,比如单个的exe文件。可以参考这篇博文:http://blog.csdn.net/daniel_ustc/article/details/15501385

使用便携式的Python环境

Python 编程语言在移动设备下的运行环境和编程语言环境,便携式的Python是一个Python的编程语言预先从任何USB存储设备直接运行,使在任何时候,你有一台便携式的编程环境。使其起来挺方便的,推荐使用。

标签:
python,绘图,Matplotlib,安装

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