在这篇文章中，将列出一系列Matplotlib绘图示例，包含生成它们的代码。
线图
以下是使用plot()创建带有文本标签的plot()方法。
图中的多个子图
使用subplot()函数创建多个轴(即子图)：
图片
Matplotlib可以使用imshow()函数显示图像(假设水平尺寸相等)。
轮廓和伪彩色
即使水平尺寸不均匀，pcolormesh()函数也可以制作二维数组的彩色表示。contour()函数是表示相同数据的另一种方式：
比较pcolormesh()和contour()绘制二维数据的示例。
直方图
hist()函数自动生成直方图并返回bin计数或概率：
路径图
可以使用matplotlib.path模块在Matplotlib中添加任意路径：
三维绘图
mplot3d工具包(参见入门和3D绘图)支持简单的三维图形，包括曲面，线框，散点图和条形图。
使用到 John Porter，Jonathon Taylor，Reinier Heeres和Ben Root的mplot3d工具包。此工具包包含在所有标准Matplotlib安装中。
Streamplot
streamplot()函数绘制矢量场的流线。除了简单地绘制流线图之外，它还允许将流线的颜色和/或线宽映射到单独的参数，例如矢量场的速度或局部强度。
此功能补充了用于绘制矢量场的quiver()函数。
椭圆形
为了支持菲尼克斯火星任务(使用Matplotlib显示航天器的地面跟踪)，Michael Droettboom建立在Charlie Moad的工作基础上，为椭圆弧(参见Arc)提供极其精确的8样条近似，它对缩放不敏感。
条形图
使用bar()函数制作条形图，其中包括错误栏等自定义：
饼状图
pie()函数用于创建饼图。可选功能包括自动标记区域的百分比，从饼图中心爆炸一个或多个楔形，以及阴影效果。仔细查看附加的代码，只需几行代码即可生成此图。
表图
table()函数将一个文本表添加到轴。
散点图
scatter()函数使用(可选)大小和颜色参数创建散点图。此示例绘制了Google股票价格的变化，标记尺寸反映了交易量和颜色随时间变化。这里，alpha属性用于制作半透明圆圈标记。
GUI小部件
Matplotlib具有独立于使用的图形用户界面的基本GUI小部件，允许编写跨GUI图形和小部件。请参阅matplotlib.widgets和小部件示例。
填充曲线
fill()函数可以绘制填充的曲线和多边形：
日期处理
可以绘制具有主要和次要刻度的时间序列数据以及两者的自定义刻度格式器。
对数图
semilogx()，semilogy()和loglog()函数简化了对数图的创建。
极坐标图
polar()函数生成极坐标图。
图例
legend()函数自动生成图形图例，具有MATLAB兼容的图例放置功能。
文本对象的TeX符号
下面是Matplotlib内部mathtext引擎现在支持的许多TeX表达式的示例。mathtext模块使用FreeType和DejaVu，BaKoMa计算机现代或STIX字体提供TeX样式的数学表达式。
Matplotlib的mathtext基础结构是一个独立的实现，不需要在您的计算机上安装TeX或任何外部软件包。
原生TeX渲染
虽然Matplotlib的内部数学渲染引擎非常强大，但有时候你需要TeX。Matplotlib支持使用usetex选项对字符串进行外部TeX渲染。
EEG GUI
可以将Matplotlib嵌入到pygtk，wx，Tk或Qt应用程序中。它是一个名为pbrain的EEG查看器的屏幕截图。
子图示例
许多绘图类型可以组合在一个图中，以创建强大而灵活的数据表示。
示例代码 -
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(19680801)
data = np.random.randn(2, 100)
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(5, 5))
axs[0, 0].hist(data[0])
axs[1, 0].scatter(data[0], data[1])
axs[0, 1].plot(data[0], data[1])
axs[1, 1].hist2d(data[0], data[1])
plt.show()