掌握绘图基础语法与常用参数
掌握pyplot基础语法
import matplotlib.pyplot as plt pyplot基本绘图流程： 
创建画布与创建子图
plt.figure :创建一个空白画布，可指定画布的大小、像素 figure.add_sybplot 创建并选中子图，可以指定子图的行数、列数和选中图片的编号
添加画布内容
plt.title:在当前图形中添加标题。可以指定标题的名称、位置、颜色、字体大小等参数。 plt.xlabel:在当前图形中添加x轴名称，可以指定位置、颜色、字体大小等参数 plt.ylabel:在当前图形中添加y轴名称，可以指定位置、颜色、字体大小等参数 plt.xlim:指定当前图形x轴的范围，只能确定一个数值区间，无法使用字符串标识 plt.ylim:指定当前图形y轴的范围，只能确定一个数值区间，无法使用字符串标识 plt.xticks:指定x轴刻度的数目与取值 plt.yticks:指定y轴刻度的数目与取值 plt.legend:指定当前图形的图例，可以指定图里的大小、位置、标签 注：添加图例在绘制图形之后
保护与显示图形
plt.savefig 保存图片，可以指定图形的分辨率、边缘颜色 plt.show 在本机显示图片
例子： 最简单的绘图：不用创建子图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# &matplotlib inline 表示在行中显示图片，在命令行运行报错
data = np.arange(0,10,1)
plt.title('lines')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.xlim((0,10))
plt.ylim((0,100))
plt.xticks(\[0,2,4,6,8,10\])
plt.yticks(\[0,20,40,60,80,100\])
plt.plot(data,data\*\*2)
plt.plot(data,data\*5)
plt.legend(\['y= x\*\*2','y = x\*5'\])
plt.savefig('E:/python/text.png')
plt.show()
多子图绘图
data = np.arange(0,np.pi\*2,0.01)
#第一幅子图
p1= plt.figure(figsize = (8,6),dpi = 80) #确定画布大小
ax1 = p1.add\_subplot(2,1,1) #创建一个2行1列的子图，并开始绘制第一幅图
plt.title('lines')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.xlim((0,1))
plt.ylim((0,1))
plt.xticks(\[0,0.2,0.4,0.6,0.8,1\])
plt.yticks(\[0,0.2,0.4,0.6,0.8,1\])
plt.plot(data,data\*\*2)
plt.plot(data,data\*\*4)
plt.legend(\['y= x^2','y = x^4'\])
#第二幅子图
ax2 = p1.add\_subplot(2,1,2) #创建一个2行1列的子图，并开始绘制第一幅图
plt.title('sin/cos')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.xlim((0,np.pi\*2))
plt.ylim((-1,1))
plt.xticks(\[0,np.pi/2,np.pi,np.pi\*1.5,np.pi\*2\])
plt.yticks(\[-1,-0.5,0,0.5,1\])
plt.plot(data,np.sin(data))
plt.plot(data,np.cos(data))
plt.legend(\['y= x^2','y = x^4'\])
plt.savefig('E:/python/textsin.png')
plt.show
设置pyplot的动态参数
常用的rc参数： lines.linewidth :线条宽度，取0-10之间，默认1.5
lines.linestyle：线条样式，可取‘-’ ‘–’ ‘-.’ ‘:’ .4种，默认为‘-’
lines.marker：线条的形状：可取：o,D,h,.,S等等（大概20多种）默认为none lines.markersize:点的大小，取0~10之间的数值，默认为1
附lines.marker参数取值及意义： 
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