一. Matplotlib 基本概念
Matplotlib是python的一个数据可视化工具库。
特点：专门用于开发2D图表(包括3D图表)， 操作简单。
可视化是在整个数据挖掘的关键辅助工具，可以清晰的理解数据，从而调整我们的分析方法。
二. Matplotlib三层结构
三. Matplotlib 库的安装 和 使用环境搭建
# maltplotlib库的安装
pip install matplotlib
# 可视化环境的搭建
pip install jupyter
# 进入jupyter开发环境--在终端输入 jupeter notebook
jupeter notebookJupyter Notebook：
- 是一款程序员和科学工作者的编程/文档/笔记/展示软件
- 支持跨所有编程语言的交互式数据科学计算的工具。
- .ipynb文件格式是用于计算型叙述的JSON文档格式的正式规范
- 实时运行的代码、叙事性的文本和可视化被整合在一起，方便使用代码和数据来讲述故事（优点）
- 使用方法： -- 在终端输入 jupeter notebook， 进入jupyter开发环境
以上，Jupyter 环境搭建成功。
四. Matplotlib 基本使用
1. 折线图（plot）
import matplotlib.pyplot as plt
# 图形显示设置
%matplotlib inline
# 绘制画布-容器层 figsize: 画布长宽属性 dpi: 图象的清晰度
plt.figure(figsize=(16,8), dpi=60)
# 绘制折线图-图象层
plt.plot([1,2,3,4,5,6], [22,19,18,25,27,19])
# 显示图象
# plt.show()
# 保存图象 -注：plt.show()会释放figure资源，保存图片需要将plt.show()注释掉
# 图片的保存路径 -- C:\Users\你的账号
plt.savefig("plot.png")
折线图效果：
2. 绘制多条折线图
import matplotlib.pyplot as plt
import random
%matplotlib inline
# 中文显示问题-- 下载中文字体，安装字体-修改配置文件下面手动修改配置
# from pylab import mpl
# mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
# mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
# 准备数据
x = range(60)
y_sh = [random.uniform(26,31) for i in x]
y_bj = [random.uniform(27, 35) for i in x]
# 创建画布
plt.figure(figsize=(16,8), dpi=60)
# 同一坐标内--绘制多条折线图 （新增）
plt.plot(x, y_sh, label="sh")
plt.plot(x, y_bj, label="bj", linestyle="--", color="y") # 线条颜色，线条样式设置 见下图
# 自定义x, y轴 刻度 & 刻度标签 (新增)
x_ticks = range(0, 60, 5)
y_ticks = range(20, 40, 5)
x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in x_ticks]
plt.xticks(x_ticks, x_ticks_label)
plt.yticks(y_ticks)
# 添加辅助描述信息-- x，y轴标签 & 图形标题
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度")
plt.title("两地同一时间温度变化图")
# 添加网格线 - alpha:透明度 （新增）
plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.6)
# 显示图例 -- loc：位置设置,详见下图 （新增）
plt.legend(loc="best")
# 显示图象
plt.show()绘制多条折线图效果图：
附：颜色/线条样式/图例位置 - 属性设置表
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