matplotlib库pyplot的基本使用
简单的说就是把数据显示成图形用的，比如曲线，棒图，饼图，即数据可视化。
图形对大数据的分析更为直观，在数据分析中能起到很大作用。
一、Pyplot的一些方法
二、简单图形：
1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt
（1）折线图
1 plt.figure() 2 plt.plot([1,3,4,7,2])
####plt.plot([1,3,4,7,2],'ro--')改变线的长短和颜色 3 plt.show()
（2）散点图
1 plt.figure() 2 plt.scatter([0,1,2,3,4],[1,3,4,7,2]) 3 plt.show()
（3）sin函数
1 plt.figure() 2 x1=np.linspace(0,2*np.pi,num=100) 3 y1=np.sin(x1) 4 plt.plot(x1,y1) 5 plt.show()
sin函数变型图像
图形一：
1 plt.figure(figsize=(10,5)) 2 x1=np.linspace(0,2*np.pi,num=100) 3 y1=np.sin(x1) 4 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 5 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 6 plt.title("图形") 7 plt.plot(x1,y1) 8 plt.show()
图形二：
1 #figsize调整画布比例，dpi清晰度 2 plt.figure(figsize=(10,5),dpi=100) 3 x1=np.linspace(0,2*np.pi,num=100) 4 y1=np.sin(x1) 5 6 #plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 7 #plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 8 9 plt.plot(x1,y1) 10 #网格，alpha网格清晰度 11 plt.grid(alpha=0.5) 12 plt.yticks([-1,0,1]) 13 plt.ylabel("sinx") 14 plt.xlabel("x") 15 16 plt.title("图形") 17 plt.show()
读者可根据这几段代码的不同进行上级实验，画出图形一二的sin函数图，根据图形的变化找出关键代码，了解代码的作用。
除此之外，还有饼图、子图等，代码都非常简单明了。
