在使用NumPy进行学习统计计算时是枯燥的，大量的数据令我们很头疼，所以我们需要把它图形化显示。
Matplotlib是一个Python的图形框架，类似于MATLAB和R语言。
Matplotlib的官网地址是 http://matplotlib.org/ ，下载地址为 http://matplotlib.org/downloads.html，选择对应的版本即可安装，我选择的版本为 matplotlib-1.3.1.win32-py2.7.exe。
由于我之前已经安装过NumPy1.8，所以安装Matplotlib后只需要安装 dateutil 和 pyparsing，win32的安装文件可以在这里找到 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/。
所有配套组件都安装成功后如果执行 import matplotlib.pyplot as plt 出错，请参考这篇文章 http://blog.csdn.net/yang6464158/article/details/18546871#comments
安装 scipy，然后把C:\Python27\Lib\site-packages\scipy\lib中的six.py six.pyc six.pyo三个文件拷贝到C:\Python27\Lib\site-packages目录下。
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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltN = 5menMeans = (20, 35, 30, 35, 27)menStd = (2, 3, 4, 1, 2)ind = np.arange(N) # the x locations for the groupswidth = 0.35 # the width of the barsfig, ax = plt.subplots()rects1 = ax.bar(ind, menMeans, width, color=‘r‘, yerr=menStd)womenMeans = (25, 32, 34, 20, 25)womenStd = (3, 5, 2, 3, 3)rects2 = ax.bar(ind+width, womenMeans, width, color=‘y‘, yerr=womenStd)# add someax.set_ylabel(‘Scores‘)ax.set_title(‘Scores by group and gender‘)ax.set_xticks(ind+width)ax.set_xticklabels( (‘G1‘, ‘G2‘, ‘G3‘, ‘G4‘, ‘G5‘) )ax.legend( (rects1[0], rects2[0]), (‘Men‘, ‘Women‘) )def autolabel(rects): # attach some text labels for rect in rects: height = rect.get_height() ax.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2., 1.05*height, ‘%d‘%int(height), ha=‘center‘, va=‘bottom‘)autolabel(rects1)autolabel(rects2)plt.show() |
运行上面代码，执行后如下图所示。
原文：http://www.cnblogs.com/chengJAVA/p/3967717.html