使用Matplotlib画图系列（一）

实现一个最简单的plot函数调用：

 import matplotlib.pyplot as plt

 y=pp.DS.Transac_open  # 设置y轴数据，以数组形式提供

 x=len(y)           # 设置x轴，以y轴数组长度为宽度
 x=range(x)      # 以0开始的递增序列作为x轴数据

 plt.plot(x,y)  #  只提供x轴，y轴参数，画最简单图形

图形输出结果类似于:

加入新方法：

plt.figure() ：自定义画布大小

plt.subplot() ：设置画布划分以及图像在画布上输出的位置

import matplotlib.pyplot as plt

y=pp.DS.Transac_open  # 设置y轴数据，以数组形式提供

x=len(y)           # 设置x轴，以y轴数组长度为宽度
x=range(x)      # 以0开始的递增序列作为x轴数据

#==============================
plt.figure(figsize=(8,8),dpi=80)  # 画图之前首先设置figure对象，此函数相当于设置一块自定义大小的画布，使得后面的图形输出在这块规定了大小的画布上，其中参数figsize设置画布大小
plt.subplot(221) # 将figure设置的画布大小分成几个部分，参数‘221’表示2(row)x2(colu),即将画布分成2x2，两行两列的4块区域，1表示选择图形输出的区域在第一块，图形输出区域参数必须在“行x列”范围                       ，此处必须在1和2之间选择——如果参数设置为subplot(111)，则表示画布整个输出，不分割成小块区域，图形直接输出在整块画布上
plt.plot(y,xx) # 在2x2画布中第一块区域输出图形
plt.subplot(222)
plt.plot(y,xx)    #在2x2画布中第二块区域输出图形
plt.show()
plt.subplot(223)  #在2x2画布中第三块区域输出图形
plt.plot(y,xx)
plt.subplot(224)  # 在在2x2画布中第四块区域输出图形
plt.plot(y,xx)
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plt.plot(x,y)  #  只提供x轴，y轴参数，画最简单图形

输出结果：

加入新方法：

plt.xticks()：设置x轴刻度的表现方式

plt.xlim()：设置x轴刻度的取值范围

 import matplotlib.pyplot as plt
 import numpy as nu

 y=pp.DS.Transac_open  # 设置y轴数据，以数组形式提供

 x=len(y)           # 设置x轴，以y轴数组长度为宽度
 x=range(x)      # 以0开始的递增序列作为x轴数据

 plt.figure(figsize=(8,8),dpi=80)  # 画图之前首先设置figure对象，此函数相当于设置一块自定义大小的画布，使得后面的图形输出在这块规定了大小的画布上，其中参数figsize设置画布大小
 plt.subplot(111) # 将figure设置的画布大小分成几个部分，参数‘221’表示2(row)x2(colu),即将画布分成2x2，两行两列的4块区域，1表示选择图形输出的区域在第一块，图形输出区域参数必须在“行x列”范围                       ，此处必须在1和2之间选择——如果参数设置为subplot(111)，则表示画布整个输出，不分割成小块区域，图形直接输出在整块画布上
 plt.plot(y,x)
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 plt.xlim(0,1000)  #  设置x轴刻度范围，从0~1000
 plt.ylim(0,20)   # 设置y轴刻度的范围，从0~20

 plt.xticks(nu.linspace(0,1000,15,endpoint=True))  # 设置x轴刻度
 plt.yticks(nu.linspace(0,20,10,endpoint=True))  # 设置y轴刻度
 #numpy.linspace()方法返回一个等差数列数组,第一个参数表示等差数列的第一个数，第二个参数表示等差数列最后一个数，第三个参数设置组成等差数列的元素个数，endpoint参数设置最后一个数是否包含在该等差数列。数列中相邻元素间的步长值为随机
 如：nu.linspace(0,1000,15,endpoint=True)表示：第一个元素为0，最后一个数为1000，在这个 范围内，取15个值，构成一个等差数列，步长值随机，且1000包含在该数列中
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 plt.show()

图形输出结果：

修改plot方法，新加入参数：

plt.plot(y,xx,color='red',linewidth=2.5,linestyle='-') # color参数设置曲线颜色，linewidth设置曲线宽度，linestyle设置曲线风格

输出结果：