python 安装 matplotlib及相关库

最近打算学python，先从一个实际的例子学起来会比较快。最近工作上需要一个查看波形数据文件的需求，用excel固然可以，但操作比较繁琐，正好拿python练练手。用python画折线图，网上都推荐用matplotlib。但在实际使用的时候，发现配置有些麻烦，画了一些时间才搞定，在这里记录一下，也给有需要的朋友做一个参考。小白向，写的略繁琐，抱歉。

1.首先安装python

首先进入 https://www.python.org/ 主页，在downloads选项卡下，选择windows，在最上方的“Python Release for Windows” 栏目下，我们能看到最新的python release，我这里用的python 2的，所以选择Python 2.7.13（版本会更新，这个只是一个示意）

点击后，选择红框所标的“Windows x86 MSI install”，我之前装过x64版本的，但总是跑不起来matplotlib，后来发现用32位就可以了。这里以后有空再研究。

安装好以后，再系统的命令行中，可以试一下，再任意路径键入“python”，会出现版本号，如下图：

然后查看pip是否正确安装，键入 pip --version（在安装python的时候，应该能够看到pip安装的选项，默认就好），可以看到版本号，如下图。

接下来就要准备安装matplotlib了，matplotlib有很多相关联的包要同时安装，这里网上一个个找很繁琐，推荐大家一个网站：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 这个网站列出了一些python包及其相关包的名称和下载地址，非常方便。举个例子，我们要找matplotlib的相关包，只要用 ctrl + F搜索 “matplotlib”，就能找到如下图，我们可以看到，matplotlib需要 numpy, dateutil, pytz, pyparsing,cycler, setuptools 等相关包，我们一个个下载即可。

首先，点击numpy，下载numpy的包。我这里下载下来的版本是：

numpy-1.11.3+mkl-cp27-cp27m-win32.whl

注意对应python 2.7 和32 位。

下载后，在相应目录使用pip 安装，比如我下载下来的位置在downloads 文件夹，就在该文件夹路径使用pip install 命令。如下图

接下来安装matplotlib，一样的方法，先下载whl文件，然后用pip install 安装。

dateutil, pytz, pyparsing,cycler, setuptools 等相关包也一样一一下载安装，大家可以看截图。有些提示已经安装了，可能之前我装过，反正全部装一遍就可以。

装好以后，我这里就能画出波形了。网上找一个最简单的程序试试看先

import matplotlib import numpy import pyparsing import matplotlib.pyplot as plt

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

成功了。

再试一组代码。

import matplotlib.pyplot as plt

x1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13] y1 = [30, 31, 31, 32, 33, 35, 35, 40, 47, 62, 99, 186, 480]

x2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14] y2 = [32, 32, 32, 33, 34, 34, 34, 34, 38, 43, 54, 69, 116, 271]

x3 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] y3 = [30, 31, 31, 32, 33, 35, 35, 40, 47, 62]

x4 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] y4 = [32, 32, 32, 33, 34, 34, 34, 34, 38, 43] group_labels = ['64k', '128k', '256k', '512k', '1024k', '2048k', '4096k', '8M', '16M', '32M', '64M', '128M', '256M', '512M'] plt.title('broadcast(b) vs join(r)') plt.xlabel('data size') plt.ylabel('time(s)')

# plt.plot(x1, y1,'r', label='broadcast') # plt.plot(x2, y2,'b',label='join') # plt.xticks(x1, group_labels, rotation=0) plt.plot(x3, y3, 'r', label='broadcast') plt.plot(x4, y4, 'b', label='join') plt.xticks(x3, group_labels, rotation=0)

plt.legend(bbox_to_anchor=[0.3, 1]) plt.grid() plt.show()

x = [0,1] y = [0,1]

#plt.figure() plt.plot(x,y) plt.show()

运行得到。