雷达图
雷达图（Radar Chart）又被叫做蜘蛛网图，适用于显示三个或更多的维度的变量的强弱情况。比如某个企业在哪些业务方面的投入等，都可以用雷达图方便的表示。
在matplotlib.pyplot中，可以通过plt.polar来绘制雷达图，这个方法的参数跟plt.plot非常的类似，只不过是x轴的坐标点应该为弧度（2*PI=360°）。
注意：
● 因为polar并不会完成线条的闭合绘制，所以我们在绘制的时候需要在theta中和values中在最后多重复添加第0个位置的值，然后在绘制的时候就可以和第1个点进行闭合了，保证起点和终点是同一个位置。
● polar只是绘制线条，所以如果想要把里面进行颜色填充，那么需要调用fill函数来实现。
● polar默认的圆圈的坐标是角度，如果我们想要改成文字显示，那么可以通过xticks来设置。
Figure容器
绘图的时候要先有画板，再有画纸，才能把x和y轴的数据写入进行绘制图形。画板确定后，画纸可以铺满画板，也可以只占画纸的一部分。
子图对象
Axes介绍
Axes容器是用来创建具体的图形的。比如画曲线，柱状图，都是画在上面。所以之前我们学的使用plt.xx绘制各种图形（比如条形图，直方图，散点图等）都是对Axes的封装。
在一张画布上绘制两个图表，如左边绘制山水画，右边绘制油画。通过add_subplot向画布中添加对象，221指的是2行2列中的第1个图形，就好比把画布分为2行2列的4个区域，在第1个区域增加画纸。
add_axes向画布中添加对象，0，0表示添加对象的位置点为原点，1，1指的是图形为原图比例长度大小，好比多张纸大小不一样的纸叠加到一起，如果圆点坐标一致，大小一致的话图表会进行重叠。
可以通过set_xlim/set_ylim来设置x轴和y轴的最大值和最小值。
降水量和气温共用的图表中可以看到，如柱子代表降水量，折现表示温度变化，x轴代表的是月份，可以克隆x轴对象，在一个图表中绘制两个子图，y轴的刻度范围不一致，
绘制双y轴
添加
画板容器相应的方法，创建多图的子图布局的时候，在一个画板中添加子图对象的时候，建议两种方法不混用，传入参数不一样，标准不一样，得到的图表也不一样。
操作和删除
判断操作的哪个子图，可以进行操作和删除。
获取
如果有很多子图，标题、刻度、网格布局等一致的内容，都可以进行循环遍历获取获取每一个子对象，进行批量操作。
Axis 容器
坐标轴容器，Axis代表的是x轴或者y轴的对象。包含Tick（刻度）对象，TickLabel刻度文本对象，以及AxisLabel坐标轴文本对象。axis对象有一些方法可以操作刻度和文本等。
标签位置设置
rotation设置标签旋转的角度,默认是90度
刻度格式设置
多图布局
3D立体图形
在pycham中，默认使用自带的工具显示图表，是个二维静态的图表，能显示数据，无法看到3D的效果，可以在Setting -->Tools—>Python Scientific，去掉 Show plots in tool window 前面的勾，再运行代码打开的3D图形可以移动和旋转。
练习1
为了对某一产品进行合理定价，我们对此类商品进行了试销实验，价格与需求量数据如下。利用图表分析规律。
价格 60 80 40 30 70 90 95
需求量 100 50 120 135 65 45 40
price = [60,80,40,30,70,90,95]
sales = [100,50,120,135,65,45,40]
此题是关于定价与销量的关系，可以把价格定为x轴，需求量定为y轴，分析二者之间的规律，一般要绘制散点图，看一下y随着x的变化的产生的趋势。
练习2
电影数据如下：
movies_name = ["变身特工","美丽人生","鲨海逃生","熊出没·狂野大陆"]
day_12 = [2358,399,2358,362]
day_13 = [12357,156,2045,168]
day_14 = [15746,312,4497,319]
需求：直观体现出不同电影近三天的票房的对比情况；绘制图形如下
此题中有标签，包含电影名称和每个电影名称的索引，3天的电影票房数据。设置图表大小的比例，设置柱子的宽度，从3天的数据中遍历出每一部电影票房，每部电影的数据按照柱子的宽度依次排列，这时基本的图表已经实现，下面要做的就是加上数字标签，可以用annotate()，也可以用text()，指定坐标，把字符串放在坐标位置，可以定义添加数字的函数，每个电影去引用函数就可以了
把图例、网格线、标签、网格背景的设置都放在最后，便于排查问题。
练习3
绘制班级的身高分布图形
height = [160,163,175,180,176,177,168,189,188,177,174,170,173,181]
关于分布的图形有：散点图可以看到数据的分布和分散情况；直方图可以看到x轴连续的区间范围内，哪个区间的数值最多；箱线图主要是看一组或多组数据的分散程度，是靠近上边缘还是下边缘，可以帮助看到数据的异常值和离群点，都能直观的看到数据的分布。
练习4
实现以下子图布局：
创建画布在上面布局2*2，四个图形区域，对每个区域的图形进行分布绘制。
