栗子7：标注
对于plt.plot(x,y)画出的是直线，而plt.scatter()画出的是散点图
可以再选中那个点分别在x，y轴上画一条虚线
添加代码如下：
x0=1
y0=2*x0+1
plt.scatter(x0,y0,s=80,color='b')
plt.plot([x0,x0],[y0,0],'k-.',lw=2.5)
plt.plot([x0,0],[y0,y0],'k-.',lw=2.5)
注：更复杂的标注用的plt.annotate（）和plt.text（）使用的时候再去查询就好了
栗子8：画散点图
这个normal的参数是三个
正态分布，这些参数的解释：
loc：float
此概率分布的均值（对应着整个分布的中心centre）
scale：float
此概率分布的标准差（对应于分布的宽度，scale越大越矮胖，scale越小，越瘦高）
size：输出点的个数， 这里的n是1024就是要输出1024个点
再花哨一些，对这些随机产生的点的颜色进行设置：
可以再加一些颜色（那个T是一些函数进行产生不同颜色，有正切余弦等等一些函数）
这里顺便对 plt.xlim()和plt.xticks()做一个区分记录：
xlim()是指的x轴上的范围，比如下面是-1到5，但是xticks（）指的就是x轴上显示的参数是-1到2中间5个间隔
栗子9：柱状图
import matplotlib.pyplot as plt #柱状图
import numpy as np
n =12
X=np.arange(n)
Y1=(1-X/float(n))*np.random.uniform(0.5,1.0,n)
Y2=(1-X/float(n))*np.random.uniform(0.5,1.0,n)
plt.bar(X,+Y1,facecolor ='#9999ff',edgecolor='white') #'#9999ff这个是选取的颜色'
plt.bar(X,-Y2,facecolor ='#ff9999',edgecolor='white')
plt.xlim(-.5,n)
plt.xticks(())
plt.ylim(-1.25,1.25)
plt.yticks(())
plt.show()运行结果：（这里用了plt.xticks(())和plt.yticks(())所以不显示坐标轴的上刻度）
再花哨一点
