Matplotlib是一个基于python的2D画图库，能够用python脚本方便的画出折线图，直方图，功率谱图，散点图等常用图表，而且语法简单。
Python中通过matplotlib模块的pyplot子库来完成绘图。Matplotlib可用于创建高质量的图表和图形，也可以用于绘制和可视化结果。matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库，matplotlb.pyplot是绘制种类可视化图形的命令子库，相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt.
- 线形图：
线性图是最基本的图表类型，常用于绘制连续的数据。通过绘制线形图，可以表现出数据的一种趋势变化。
Matplotlib的plot（X,Y）用来绘制线形图，在参数中传入X和Y的坐标即可。其中，X和Y轴坐标的数据格式可以是列表、数组和Series.
例1：坐标数据格式为series
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
data={'name':['Tom','Peter','Lucy','Max'],
'sex':['female','female','male','male'],
'math':[78,79,83,92],
'city':['北京','上海','广州','北京']
}
df=pd.DataFrame(data)
print(df)
#DataFrame数据的行索引作为X轴，math列索引作为Y轴
plt.plot(df.index,df['math'],color='red',linestyle='-',linewidth=3,marker='D')
#通过plot函数的color参数可以指定线条的颜色，
linestyle参数可以指定线条的形状，
linewidth参数可指定线条的宽度，
marker参数可对坐标点进行标记（默认情况下，坐标点是没有标记的），
#结果：
name sex math city #创建一个DataFrame数据
0 Tom female 78 北京
1 Peter female 79 上海
2 Lucy male 83 广州
3 Max male 92 北京
绘制的线性图：
注意：颜色设置要放在线条和点的样式的前面，颜色、线条和点的样式可以放置于格式字符串。
如:plt.plot(df.index,df['math'],'co-') 运行结果如下：
2. 柱状图
2.1 绘制柱状图主要是使用matplotlib的bar函数:
bar函数的color参数可以设置柱状图的填充颜色，
alpha参数可以设置透明度，
例如：import matplotlib.pyplot as plt
data=[23,85,72,43,52]
plt.bar([1,2,3,4,5],data,color='royalblue',alpha=0.7) #运行结果：
bottom参数用于设置柱状图的高度，以此绘制堆积柱状图；
width参数 用于设置柱状图的宽度，以此可以绘制并列柱状图。
grid函数用于绘制格网，通过对参数的个性化设置，可以绘制出个性的格网
例如：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data1=[23,85,72,43,52]
data2=[42,35,21,16,9]
width=0.3
plt.bar(np.arange(len(data1)),data1,color='royalblue',alpha=0.7,width=width)
plt.bar(np.arange(len(data2))+width,data2,color='green',alpha=0.7,width=width)
plt.grid(color='black',linstyle='--',linewidth=3,axis='y',alpha=0.6)
#运行结果：
Bar函数的通过barh函数可以绘制水平柱状图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data1=[23,85,72,43,52]
plt.barh(np.arange(len(data1)),data1,color='green',alpha=0.5) #如图所示：
2.2 刻度与标签：
现实中的柱状图的X轴是有刻度标签的，上述实例中未设置。在matplotlib中，
通过xticks函数 设置图标的X轴的刻度和刻度标签，yticks函数设置y轴的刻度和标签。
通过xlabel 和 ylabel 方法给X轴和Y轴添加标签，
通过title方法为图表添加标题
例如：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data1=[23,85,72,43,52]
labels=['A','B','C','D','E']
plt.xticks(range(len(data1)),labels) #设置刻度和标签
plt.xlabel('Class') #plt.xlabel、ylabel、title方法分别给X轴和Y轴，图标题添加标签。
plt.ylabel('Amounts')
plt.title('Example')
#plt.bar(range(len(data1)),data)
plt.bar(np.arange(len(data1)),data1,color='royalblue',alpha=0.7)
plt.grid(color='black',linstyle='--',linewidth=3,axis='y',alpha=0.6)
#运行结果：
