1、首先通过文件新建一个画布，也就是笔记本，方便我们画图。
2、这需要使用PlotLegends这个命令。下面画出了三个关于Sin的函数，具体命令如下：
Plot[{Sin[x], Sin[2*x], Sin[4*x]}, {x, 0, 2 Pi}, PlotLegends -> "Expressions"]
3、如果需要修改所画图像的颜色，左键点击图片，找到其中的绘图工具，并将其打开
4、可以双击对应的曲线，然后通过右侧的绘图工具，找到边线颜色，选择合适的颜色，点击 确定 更改颜色。
5、如果需要获取图像某一点的坐标，可以右键点击图片，找到获取坐标，随着你鼠标在图像上移动，会自动显示图像的坐标。
import matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np；
matplotlib.rcParams["font.sans-serif"] = ["KaiTi"]；
matplotlib.rcParams["axes.unicode_minus"] = False；
X1 = np.linspace(0,20,1000)；
Y1= np.e**(X1) * np.sin(X1)；
X2 = np.random.randn(1000)+100#网格共2行，3列，从(0,0)（注意，序数从0开始！）开始，跨越2列；
plt.subplot2grid((2,3), (0,0),colspan =2)；
plt.hist(X2, color ='red', edgecolor='black')；
plt.xlabel("x 轴标签",color ="b")；
plt.ylabel("y 轴标签",color ="b")；
plt.title("标题2",color ="b")#网格共2行，3列，从(0,2)开始，默认只占1列；
plt.subplot2grid((2,3), (0,2))；
plt.boxplot([X2],labels=("G1",))；
plt.ylabel("y 轴标签",color ="b")；
plt.title("标题3",color ="b")plt.subplot2grid((2,3), (1,0), colspan =3)；
plt.plot(X1,Y1,"r-")；
plt.xlabel("x 轴标签",color ="b")；
plt.ylabel("y 轴标签",color ="b")；
plt.title("标题1",color ="b")；
plt.grid()；
plt.suptitle("画布总标题")；
plt.tight_layout()；
plt.show()；
扩展资料
matplotlib配置信息是从配置文件读取的。在配置文件中可以为matplotlib的几乎所有属性指定永久有效的默认值。
安装级配置文件（Per installation configuration file)。
Python的site-packages目录下（site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc）。
系统级配置，每次重新安装matplotlib后，配置文件会被覆盖。
如果希望保持持久有效的配置，最好选择在用户级配置文件中进行设置。
对本配置文件的最佳应用方式，是将其作为默认配置模板。
用户级.matplotlib/matplotlibrc文件（Per user .matplotlib/matplotlibrc）。
用户的Documents and Settings目录。
可以用matplotlib.get_configdir()命令来找到当前用户的配置文件目录。
a = VectorPlot3D[{x, y, z}, {x, -1, 1}, {y, -1, 1}, {z, -1, 1}];
b = Plot3D[Sin[x + y^2], {x, -1, 1}, {y, -1, 1}];
Show[a, b]
等一下我试一试~
