前段时间爬了一些数据，想着以后要将数据的分析结果什么的展示出来，就想着下个MATLAB，某天在微信上的一篇文章发现matplotlib库，是用于Python的一个不错的图形化库，就想着装上耍耍。不过安装这个库有点麻烦，要依赖的东西比较多，我的Python是64位2.7版本，由于以前装scrapy，所以早前就装了setuptools，而且最好装上pip，当有些库难找到时很有用，这里是我用到的一些东西：http://pan.baidu.com/s/1ge1ZGYZ。

EXE的matplotlib很好装，然后要装numpy，没找到EXE的，用的是人家的*，将whl文件拷贝到Python目录的scripts目录下，然后进入命令行，执行pip install xxx.whl（xxx为你用的*名）；接着装scipy，方法同上，不过要注意把你的安装路径:Python27/Lib/site-packages/scipy/lib中的six.py，six.pyc，six.pyo三个文件（我只找到两个，如果有三个就都拷贝过去）拷贝到你的安装路径:Python27/Lib/site-packages，不这样会报No module named six。好了，按别人说的，这样就OK了，进入Python命令行，

import numpy

import matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

前两句没问题，第三句就报错了，no module named pyparsing，原来还需要pyparsing，去官网看了看，发现依赖的包挺多的：For standard Python installationsyou will also need to install compatible versions of setuptools,numpy,python-dateutil,pytz,pyparsing, and cyclerin addition tomatplotlib。python-dateutil也要装的。如果嫌麻烦，可以都用pip安装，缺什么安什么。别人也有教程，不过有的包或者*找不到了，要自己找，第一次装什么东西都是很繁琐的，所以装完后比成功的喜悦更多的是某些徒劳的空虚。最后写个小程序测试一下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x = np.linspace(-4, 4, 200)

f1 = np.power(10, x)

f2 = np.power(np.e, x)

f3 = np.power(2, x)

plt.plot(x, f1, 'r', x, f2, 'b', x, f3, 'g', linewidth = 2)

plt.axis([-4, 4, -0.5, 8])

plt.text(1, 7.5, r'$10^x$', fontsize = 16)

plt.text(2.2, 7.5, r'$e^x$', fontsize = 16)

plt.text(3.2, 7.5, r'$2^x$', fontsize = 16)

plt.show()

效果如下：

最后，装东西要和Python版本和位数一致，虽然64位兼容32位，但安装EXE的时候位数不同会找不到路径。库装好了，剩下的就是学习怎么用了，自己这么菜，应该努力了。