Matplotlib绘制NumPy矩阵元素时出现异常行为求助

嘿，这个奇怪的现象其实是NumPy矩阵的二维特性和Matplotlibplot函数的参数解析逻辑差异导致的，我来给你拆解清楚：

为什么会出现两种不同结果？ #

你创建t的时候用了np.matrix，这会生成一个二维行矩阵（维度是(1, 1024)），对应的x = np.sinc(t)也是同样维度的二维矩阵。而Matplotlib的plot函数对二维输入的处理，在两种调用方式下有明显区别：

• 当你显式指定color、linestyle等参数时：plt.plot(t,x,color='blue', linestyle='solid', linewidth=2)，Matplotlib会把二维数组的每一列当作一条曲线来绘制。因为你的矩阵只有1列，所以会正常画出sinc函数的曲线。
• 当你用简写格式字符串'-ob'时：plt.plot(t,x,'-ob')，Matplotlib的解析逻辑会把输入的二维数组展平成一维，然后将t和x的所有元素一一配对绘制。这就导致了点被错误地连接，出现混乱的图形（比如折线乱跳或者密集的点）。

怎么解决？ #

有两种简单的修复方式：

1. 放弃使用np.matrix，改用np.array（推荐，因为现在NumPy官方更推荐用array而非matrix）：

   import numpy as np
   import matplotlib.pyplot as plt
   t = np.linspace(-10,10,1024)  # 直接生成一维数组
   x = np.sinc(t)
   plt.plot(t,x,color='blue', linestyle='solid', linewidth=2)
   # 或者用简写格式，结果完全一致
   # plt.plot(t,x,'-ob')
   plt.show()
   

2. 如果一定要保留np.matrix，把它转成一维数组：
   可以用.A.flatten()或者.ravel()方法把二维矩阵转成一维数组，这样两种plot写法都会正常工作：

   plt.plot(t.A.flatten(), x.A.flatten(), '-ob')
   

内容的提问来源于stack exchange，提问作者David