1.绘制简单的折线图
#1.绘制简单的折线图
import matplotlib.pyplot as plt
squares = [1,4,9,16,25]
plt.plot(squares)
plt.show()首先导入pyplot，并给他指定了别名plt，以免反复输入pyplot。
plt.show()打开matplotlib查看器
2.修改标签文字和线条粗细
#1.绘制简单的折线图
import matplotlib.pyplot as plt
squares = [1,4,9,16,25]
plt.plot(squares,linewidth=5)
#设置图标标题，并给坐标轴加上标签
plt.title("Square numbers",fontsize=24)
plt.xlabel("value",fontsize=14)
plt.ylabel("square of value",fontsize=14)
#设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both',labelsize = 14)
plt.show()linewidth决定了plot（）绘制图表线条的粗细，函数title（）给图标指定标题
函数xlabel（）和函数ylabel（）为x，y轴设定标题
函数tick_params()设置刻度的样式。其中指定的实参（axis='both'）,并将刻度标记得字号设置为14（labelsize=14）
3.校正图标
上述图标并没有正确
解决方法：
可以给plot（）同时提供输入值与输出值
#1.绘制简单的折线图
import matplotlib.pyplot as plt
squares = [1,2,3,4,5]
square = [1,4,9,16,25]
plt.plot(squares,square,linewidth=5)
#设置图标标题，并给坐标轴加上标签
plt.title("Square numbers",fontsize=24)
plt.xlabel("value",fontsize=14)
plt.ylabel("square of value",fontsize=14)
#设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both',labelsize = 14)
plt.show()
4.使用scatter()绘制散点图
绘制单点
#1.绘制简单散点图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(2,4)
plt.show()
#1.绘制简单的散点图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(2,4,s=1000)#s设置散点图的圆大小
#设置图标标题，并给坐标轴加上标签
plt.title("Square numbers",fontsize=24)
plt.xlabel("value",fontsize=14)
plt.ylabel("square of value",fontsize=14)
#设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize = 14)
plt.show()
5.使用scatter()绘制一系列点
#1.绘制简单的散点图
import matplotlib.pyplot as plt
x_label = [1,2,3,4,5]
y_label = [1,2,4,8,25]
plt.scatter(x_label,y_label,s=1000)#s设置散点图的圆大小
#设置图标标题，并给坐标轴加上标签
plt.title("Square numbers",fontsize=24)
plt.xlabel("value",fontsize=14)
plt.ylabel("square of value",fontsize=14)
#设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize = 14)
plt.show()
5.自动计算数据
可以不必人工计算包含点坐标的列表，而让python循环来替我们完成这种计算。下面是计算1000个点的代码：
#1.绘制简单的散点图
import matplotlib.pyplot as plt
x_label = list(range(1,1001))
y_label = [x**2for x in x_label]
plt.scatter(x_label,y_label,s=1)#s设置散点图的圆大小
#设置图标标题，并给坐标轴加上标签
plt.title("Square numbers",fontsize=24)
plt.xlabel("value",fontsize=14)
plt.ylabel("square of value",fontsize=14)
#设置每个坐标轴的取值范围
plt.axis([0,1100,0,1100000])
plt.show()我们首先创建一个包含x值得列表，其中 包含数字1—1000。
接下来生成一个y值的解析，他遍历x值（for x in x_values），计算其平方值（x**2）
并将结果储存在列表y_values中，然后，将输入列表和输出列表传递给scatter（）
6.删除数据点的轮廓
matplotlib允许我们给散点图中的各个点指定颜色。默认为黑色轮廓，和蓝色点，但是在我们有很多数据点时，就像上面这个1000个数据的一样，黑色轮廓可能会粘在一起，
要删除数据点的轮廓，可以在调用scatter（）时传递实参edgecolor='none'
就像：
plt.scatter(x_valuues,y_values,edgecolor = 'none',s=40)
7.自定义颜色
要修改数据点的颜色，可向scatter（）传递参数c，并将其设置为要使用的颜色的名称，如下：
pltscatter(x_values,y_values,c='red',edgecolor='none',s=40)
当然也可以使用RGB颜色进行颜色模式自定义。春娣参数c，并将其设置为一个元组，其中包含三个0-1之间的小数值，他们分别表示红色、绿色，蓝色分量。
例如下面的代码行串讲一个有淡蓝色组成的散点图：
plt.scatter(x_label,y_label,c=(0,0,0.8),edgecolor='none',s=40)
