Matplotlib--データ視覚化plt.plot、plt.figure、

データ可視化関数plt.plot（X、Y、LS、LW、C、マーカー、markersize、markeredgecolor、markerfacecolor、ラベル）

そして、設定線画の標準形式
パラメータ：
** X **横; Y **：**縦; LSまたはをlineStyle **：**ライン状（ - 、 '' ' - '、「： 'と' - 「）; ** LW（または線幅）:. **ライン幅; ** C：**カラーライン、マーカー**：**形状点ライン; ** markersizeまたはMS： **サイズマーカー、フロート; ** markerfacecolor：**塗りつぶしの色点; ** markeredgecolor：タグエッジの色のラベル：**テキストラベル

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

#使能够正常显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

x=np.linspace(0,360,20) #建立20个从0到哦360的线性平均数据
y=np.sin(x/180*3.1415926)	#将x的角度值转换成弧度值
y1=np.sin(x/180*3.1415926)-2	#将x对应的y值整体向下平移2
plt.plot(x,y,c='red',lw=2,ls='-') #第一个红线：线宽为2，线性‘-’
#下面黑线，红点、黄轮廓的线
plt.plot(x,y1,c='black',lw=4,ls='-.',marker='o',\
         markersize=8,markerfacecolor='red',markeredgecolor='yellow',label='x和y对应的点和线')
plt.legend(loc='center') #显示标签位置
plt.show()

ここに画像を挿入説明

表示機能のラベル、plt.legend（LOC =）

ピクチャパラメータplt.figureを調整（figsize =（）、DPI =、のFaceColor =）

**解像度：**解像度
**のFaceColor：**画像の背景色

タイトルplt.title（）

x軸タイトルplt.xlabel（）

Y軸タイトルplt.ylabel（）

x軸範囲plt.xlim（）

y軸範囲plt.ylim（）

x軸スケールplt.xticks（）

Y軸スケールplt.yticks（）

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

#使能够正常显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
x=np.linspace(0,720,40)
y=np.sin(x/180*3.1415926)-2
y1=np.sin(x/180*3.1415926)

plt.figure(figsize=[12.5,8.84],dpi=100,facecolor='orange')
plt.title('这是整幅图的标题')
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
plt.xticks(np.linspace(0,720,21))		#这里想要20段，但必须有21个标签
#plt.xlim([0,360])  未限制x轴显示
plt.plot(x,y1,c='black',lw=4,ls='-.',marker='o',\
         markersize=8,markerfacecolor='red',markeredgecolor='yellow',label='x和y1对应的点和线')
plt.legend(loc=0,fontsize='large',title='这是一个标题')
plt.show()	#第一次显示图片
plt.figure(figsize=[12.5,8.84],dpi=100,facecolor='orange')
plt.xticks(np.linspace(0,720,21))
plt.xlim([0,720])
plt.plot(x,y1,c='black',lw=4,ls='-.',marker='o',\
         markersize=8,markerfacecolor='red',markeredgecolor='yellow',label='x和y1对应的点和线')
plt.show()  #第二次显示图片