说明：深度学习的实验中，图形的绘制和数据的可视化非常重要。使用Matplotlib用于绘制图形中的库。
1 绘制简单图形
生成一个y=sin(x)正弦函数
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.arange(0,6,0.1)
y=np.sin(x)
plt.plot(x,y)
plt.show()
2 pyplot的功能
说明：在上述的图形中，尝试追加cos函数的图形，并尝试使用pyplot添加标题和x轴签名
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.arange(0,6,0.1)
y1=np.sin(x)
y2=np.cos(x)
# 绘制图形
plt.plot(x,y1,label='sin')
plt.plot(x,y2,linestyle="--",label='cos') #用虚线绘制
#plt.plot(x,y,ls="折线图风格"，lw=?线条宽度,label="标签文本")
plt.xlabel("x") #x轴标签
plt.ylabel("y")
plt.title('sin & cos')
plt.legend(loc="upper right") #用于给图像加图例生效
'''
loc=
'best', 'upper right', 'upper left', 'lower left', 'lower right', 'right',
'center left','center right', 'lower center', 'upper center', 'center'
'''
plt.show()
3 显示图像
说明：pyplot还提供了用于显示图像的方法imshow()
img=imread("E:\\Pec\\lida.jpg")
plt.imshow(img)
plt.show()
4 常用函数
4.1 函数xlim()-设置x轴的范围，y轴同理
x=np.linspace(0.5,10,100) #表示在0~6之间均匀的取20个数
y=np.random.rand(100)
plt.scatter(x,y,label="scatter")
plt.legend()
plt.xlim(1,10)
plt.ylim(0,1)
plt.show()
4.2 绘制刻度线的网格线—grid()
x=np.linspace(0.5,10,100) #表示在0~6之间均匀的取20个数
y=np.sin(x)
plt.plot(x,y,ls="-.",lw=2,c="c",label="函数grid()")
plt.legend()
plt.text(2.5,0.51,"y=sin(x)",weight=2,color="b")
plt.grid(linestyle="-.",color="r")# '-', '--', '-.', ':'
plt.show()
