matplotlib 是Python最著名的2D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。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。通过简单的绘图语句，就可以绘制出高质量的图了。
这里我们就主要讲一下inshow()函数的使用吧。
一、引入matplotlib函数库
如果你使用的是windows平台，大家可以直接下载对应版本的matplotlib库的exe文件安装即可。
使用下面的命令引入matplotlib的pyplot模块：
import matplotlib.pyplot as plt
为方便起见，这样我们就可以用plt来代替matplotlib.pyplot使用了。
二、Figure和Subplot
matplotlib的图像都位于Figure对象中，实际上就是创建了一个空的图像窗口。可以用plt.figure创建一个新的Figure。
fig = plt.figure()
不能通过空Figure绘图，必须用add_subplot()创建一个或多个子sunplot绘图区才能绘图。
ax = fig.add_subplot(221)
意思是：绘制2×2两行两列共4个subplot图像，当前选中第一个。编号从1开始。
得到如下的图像：
三、绘制z = sqrt(x^2+y^2) 的二维函数输出图像
（1）准备数据
我们采用二维数组产生两个二维矩阵，对应于所有的（x，y）对。
要使用数组，我们使用NumPy 模块。
import numpy as np
points = np.arange(-5,5,0.01) #产生1000个-5到5等间隔的点
xs,ys = np.meshgrid(points,points) #np.meshgrid()接受两个一维数组产生两个二维矩阵（（x，y）对）。
z = np.sqrt(xs**2+ys**2) #计算z = sqrt(x^2+y^2)的值
（2）绘图
ax = fig.add_subplot(221) #第一个子图
ax.imshow(z) #默认配置
ax = fig.add_subplot(222) #第一个子图
ax.imshow(z,cmap = plt.cm.gray) #第二个子图,使用自定义的colormap（灰度图）
ax = fig.add_subplot(223) #第一个子图
ax.imshow(z,cmap=plt.cm.cool) #第二个子图,使用自定义的colormap
ax = fig.add_subplot(224) #第一个子图
ax.imshow(z,cmap=plt.cm.hot) #第二个子图,使用自定义的colormap
plt.show() #显示图像
于是，漂亮的图像就出来了。
可是，细心的你发现，图的坐标怎么是0-1000呢？是这样的，我们给imshow传入z矩阵是1000×1000的，z的索引其实就是图像的坐标，而其值才是通过图的颜色表现出来的。