使用Matplotlib画图系列（一）
实现一个最简单的plot函数调用：
1 import matplotlib.pyplot as plt 2 3 y=pp.DS.Transac_open # 设置y轴数据，以数组形式提供 4 5 x=len(y) # 设置x轴，以y轴数组长度为宽度 6 x=range(x) # 以0开始的递增序列作为x轴数据 7 8 plt.plot(x,y) # 只提供x轴，y轴参数，画最简单图形
图形输出结果类似于:
加入新方法：
plt.figure() ：自定义画布大小
plt.subplot() ：设置画布划分以及图像在画布上输出的位置
import matplotlib.pyplot as plt y=pp.DS.Transac_open # 设置y轴数据，以数组形式提供 x=len(y) # 设置x轴，以y轴数组长度为宽度 x=range(x) # 以0开始的递增序列作为x轴数据 #============================== plt.figure(figsize=(8,8),dpi=80) # 画图之前首先设置figure对象，此函数相当于设置一块自定义大小的画布，使得后面的图形输出在这块规定了大小的画布上，其中参数figsize设置画布大小 plt.subplot(221) # 将figure设置的画布大小分成几个部分，参数‘221’表示2(row)x2(colu),即将画布分成2x2，两行两列的4块区域，1表示选择图形输出的区域在第一块，图形输出区域参数必须在“行x列”范围 ，此处必须在1和2之间选择——如果参数设置为subplot(111)，则表示画布整个输出，不分割成小块区域，图形直接输出在整块画布上 plt.plot(y,xx) # 在2x2画布中第一块区域输出图形 plt.subplot(222) plt.plot(y,xx) #在2x2画布中第二块区域输出图形 plt.show() plt.subplot(223) #在2x2画布中第三块区域输出图形 plt.plot(y,xx) plt.subplot(224) # 在在2x2画布中第四块区域输出图形 plt.plot(y,xx) #============================== plt.plot(x,y) # 只提供x轴，y轴参数，画最简单图形
输出结果：
加入新方法：
plt.xticks()：设置x轴刻度的表现方式
plt.xlim()：设置x轴刻度的取值范围
1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as nu 3 4 y=pp.DS.Transac_open # 设置y轴数据，以数组形式提供 5 6 x=len(y) # 设置x轴，以y轴数组长度为宽度 7 x=range(x) # 以0开始的递增序列作为x轴数据 8 9 plt.figure(figsize=(8,8),dpi=80) # 画图之前首先设置figure对象，此函数相当于设置一块自定义大小的画布，使得后面的图形输出在这块规定了大小的画布上，其中参数figsize设置画布大小 10 plt.subplot(111) # 将figure设置的画布大小分成几个部分，参数‘221’表示2(row)x2(colu),即将画布分成2x2，两行两列的4块区域，1表示选择图形输出的区域在第一块，图形输出区域参数必须在“行x列”范围 ，此处必须在1和2之间选择——如果参数设置为subplot(111)，则表示画布整个输出，不分割成小块区域，图形直接输出在整块画布上 11 plt.plot(y,x) 12 #================================ 13 plt.xlim(0,1000) # 设置x轴刻度范围，从0~1000 14 plt.ylim(0,20) # 设置y轴刻度的范围，从0~20 15 16 plt.xticks(nu.linspace(0,1000,15,endpoint=True)) # 设置x轴刻度 17 plt.yticks(nu.linspace(0,20,10,endpoint=True)) # 设置y轴刻度 18 #numpy.linspace()方法返回一个等差数列数组,第一个参数表示等差数列的第一个数，第二个参数表示等差数列最后一个数，第三个参数设置组成等差数列的元素个数，endpoint参数设置最后一个数是否包含在该等差数列。数列中相邻元素间的步长值为随机 19 如：nu.linspace(0,1000,15,endpoint=True)表示：第一个元素为0，最后一个数为1000，在这个 范围内，取15个值，构成一个等差数列，步长值随机，且1000包含在该数列中 20 #================================ 21 plt.show()
图形输出结果：
修改plot方法，新加入参数：
plt.plot(y,xx,color='red',linewidth=2.5,linestyle='-') # color参数设置曲线颜色，linewidth设置曲线宽度，linestyle设置曲线风格
输出结果：
