写在前面
学习参考书籍：《Python数据可视化之matplotlib实践》
出版社信息：中国工信出版集团 电子工业出版社
作者：刘大成
ISBN：978-7-121-34888-4
作者注：我在这里只总结函数的功能及其用法，程序实例参考链接：link
matplotlib简介
matplotlib库是Python中绘制二维、三维图表的数据可视化工具。它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。
在使用matplotlib库的时候，我们应先用下面的语句导入matplotlib库：
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
绘制图表组成元素的函数及其用法
1.函数plot()
函数功能：展现变量的趋势变化。
调用签名：
plt.plot(s, y, ls="-", lw=2, label="plot figure")
参数说明：
x：x轴上的数值。
y：y轴上的数值。
ls：折线图的线条风格。
lw：折线图的线条宽度。
label：标记图形内容的标签文本。
2.函数scatter()
函数功能：寻找变量之间的关系。
调用签名：
plt.scatter(x, y, c="b", label="scatter figure")
参数说明：
x：x轴上的数值。
y：y轴上的数值。
c：散点图中标记的颜色。
label：标记图形内容的标签文本。
3.函数xlim() & ylim()
函数功能：设置x轴（y轴）的数值显示范围。
调用签名：
plt.xlim(xmin, xmax)
参数说明：
xmin：x轴上的最小值。
xmax：x轴上的最大值。
平移性：上面的函数功能，调用签名和参数说明同样可以平移到函数ylim()上。
4.函数xlabel() & ylabel()
函数功能：设置x轴（y轴）的标签文本。
调用签名：
plt.xlabel(string)
参数说明：
string：标签文本内容。
平移性：上面的函数功能，调用签名和参数说明同样可以平移到函数ylabel()上。
5.函数grid()
函数功能：绘制刻度线的网格线。
调用签名：
ply.grid(linestyle=":", color="r")
参数说明：
linestyle：网格线的线条风格。
color：网格线的线条颜色。
6.函数axhline() & axvline()
函数功能：绘制平行于x轴（y轴）的水平（竖直）参考线。
调用签名：
plt.axhline(y=0.0, c="r", ls="--", lw=2)
参数说明：
y：水平参考线的出发点。
c：参考线的线条颜色。
ls：参考线的线条风格。
lw：参考线的线条宽度。
平移性：上面的函数功能，调用签名和参数说明同样可以平移到函数axvline()上。
7.函数axvspan() & axhspan()
函数功能：绘制垂直于x轴（y轴）的参考区域。
调用签名：
plt.avxspan(xmin=1.0, xmax=2.0, facecolor="y", alpha=0.3)
参数说明：
xmin：参考区域的起始位置。
xmax：参考区域的终止位置。
facecolor：参考区域的填充颜色。
alpha：参考区域的填充颜色的透明度。
平移性：上面的函数功能、调用签名和参数说明可以平移到函数axhspan()上。
8.函数annotate()
函数功能：添加图形内容细节的指向型注释文本。
调用签名：
plt.annotate(string, xy=(np.pi/2, 1.0),
xytext=((np.pi/2)+0.15, 1.5),
weight="bold",
color="b",
arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3", color="b"))
参数说明：
string：图形内容的注释文本。
xy：被注释图形内容的位置坐标。
xytext：注释文本的位置坐标。
weight：注释文本的字体粗细风格。
color：注释文本的字体颜色。
arrowprops：指示被注释内容的箭头的属性字典。
9.函数text()
函数功能：添加图形内容细节的无指向性注释文本。
调用签名：
plt.text(x, y, string, weight="bold", color="b")
参数说明：
x：注释文本内容所在位置的横坐标。
y：注释文本内容所在位置的纵坐标。
string：注释文本内容。
weight：注释文本内容的粗细风格。
color：注释文本内容的字体颜色。
10.函数title()
函数功能：添加图形内容的标题。
调用签名：
plt.title(string)
参数说明：
string：图形内容的标题文本。
11.函数legend()
函数功能：标示不同图形的文本标签图例。
调用签名：
plt.legend(loc="lower left")
参数说明：
loc：图例在图中的地理位置。
12.函数show()
函数功能：在屏幕上显示出绘制的图表。
调用签名：
plt.show()
写在最后
我最近刚刚开始学习Python的matplotlib库，对此的感觉就是函数及其参数很多、很不好记。但是matplotlib真的是一个功能很强大的库，在数据可视化领域的重要性不言而喻。希望自己可以通过这一段时间的学习熟练掌握matplotlib库的用法。
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