参考：（下图来自）/qiurisiyu/article/details/80187177
数据可视化函数plt.plot(x,y,ls,lw,c,marker,markersize,markeredgecolor,markerfacecolor,label)
设置画线的标准和形式
参数说明：
**x：**横坐标；**y：**纵坐标；**ls或linestyle：**线的形式（‘-’，‘–’，‘：’和‘-.’）；**lw（或linewidth）：**线的宽度；**c：**线的颜色；**marker：**线上点的形状；**markersize或者ms：**标记的尺寸，浮点型；**markerfacecolor：**点的填充色；**markeredgecolor：标记的边沿颜色label：**文本标签
import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt#使能够正常显示中文plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsex=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2plt.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()
显示标签label的函数，plt.legend(loc=)
调整图片的参数plt.figure（figsize=( ),dpi=,facecolor=）
**dpi:**分辨率
**facecolor：**图片背景色
标题plt.title()
x轴标题plt.xlabel( )
y轴标题plt.ylabel( )
x轴范围plt.xlim( )
y轴范围plt.ylim( )
x轴刻度plt.xticks( )
y轴刻度plt.yticks( )
import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt#使能够正常显示中文plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsex=np.linspace(0,720,40)y=np.sin(x/180*3.1415926)-2y1=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
保存plt.savefig(‘路径和名称’)
需要保存的图片在plt.show()上一句使用该命令
