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。本文将以例子的形式分析matplot中支持的，分析中常用的几种图。其中包括填充图、散点图(scatter plots)、. 条形图(bar plots)、等高线图(contour plots)、 点阵图和3D图，下面来一起看看详细的介绍：
一、填充图
参考代码
简要分析
这里主要是用到了fill_between函数。这个函数很好理解，就是传入x轴的数组和需要填充的两个y轴数组；然后传入填充的范围，用where=来确定填充的区域；最后可以加上填充颜色啦，透明度之类修饰的参数。
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效果图
二、散点图(scatter plots)
参考代码
简要分析
1.首先介绍一下numpy 的normal函数，很明显，这是生成正态分布的函数。这个函数接受三个参数，分别表示正态分布的平均值，标准差，还有就是生成数组的长度。很好记。
2.然后是arctan2函数，这个函数接受两个参数，分别表示y数组和x数组，然后返回对应的arctan(y/x)的值，结果是弧度制。
3.接下来用到了绘制散点图的scatter方法，首先当然是传入x和y数组，接着s参数表示scale，即散点的大小；c参数表示color，我给他传的是根据角度划分的一个数组，对应的就是每一个点的颜色（虽然不知道是怎么对应的，不过好像是一个根据数组内其他元素进行的相对的转换，这里不重要了，反正相同的颜色赋一样的值就好了）；最后是alpha参数，表示点的透明度。scatter函数的高级用法可以参见官方文档scatter函数或者help文档，最后设置下坐标范围就好了。
效果图
三、等高线图(contour plots)
参考代码
简要分析
1.首先要明确等高线图是一个三维立体图，所以我们要建立一个二元函数f，值由两个参数控制，(注意，这两个参数都应该是矩阵)。
2.然后我们需要用numpy的meshgrid函数生成一个三维网格，即，x轴由第一个参数指定，y轴由第二个参数指定。并返回两个增维后的矩阵，今后就用这两个矩阵来生成图像。
3.接着就用到coutourf函数了，所谓contourf，大概就是contour fill的意思吧，只填充，不描边；这个函数主要是接受三个参数，分别是之前生成的x、y矩阵和函数值；接着是一个整数，大概就是表示等高线的密度了，有默认值；然后就是透明度和配色问题了，cmap的配色方案这里不多研究。
4.随后就是contour函数了，很明显，这个函数是用来描线的。用法可以类似的推出来，不解释了，需要注意的是他返回一个对象，这个对象一般要保留下来个供后续的加工细化。
5.最后就是用clabel函数来在等高线图上表示高度了，传入之前的那个contour对象；然后是inline属性，这个表示是否清除数字下面的那条线，为了美观当然是清除了，而且默认的也是1；再就是指定线的宽度了。
效果图
多媒体电脑的存储介质发生过很大的改变，但原理都一样：介质都有两种状态，有电和没电。用数字来表示就是“1”和“0”，计算机要存储的任何信息，都是要转化为“1”和“0”这两个数字.所以，所有数据的存储，其实都是数字化
但是用数字怎么存储汉字的呢？以下图为例
白块为0，黑块为1
最下行就是10000010
其他所有行都是这样记录的。
把这些信息集合在一起，就存储了这个汉字
一张美丽的图片，也是要分成很多个小格，然后用数字记录每个格的数值，合起来就是我们看到的图片
所以说，图片也是数字化之后才存到电脑里去的。
音波也是一样。把波形图用很短的时间进行采样，比如第一个0.01s声高数值为4，第二个声高数值为2，以此类推。这样就用数字把声音给存储起来了
但是无论图片还是声音，进行数字化都会对质量有一定的损伤。所以有的发烧友宁愿听胶片音乐，也不听数字音乐
存储器存储的就是这些数字的集合，但是你拿到这一些数字，你知道它究竟是好听的音乐还是美丽的图片吗？
所以我们需要规定格式、文件加扩展名，用扩展名来区分。
比如jpg就是图片，wav就是音乐
