matplotlib常见绘图函数

xlabel、ylabel: 设置横轴、纵轴标签及大小
例如plt.xlabel("csdn test", fontsize=20)
xlim、ylim：设置x、y坐标轴的起始点（从哪到哪）
例如plt.xlim(0,50) plt.ylim(0,60)
xticks、yticks：设置坐标轴刻度的字体大小
例如plt.xticks(labelsize=20)
title：设置图片的标题
例如 plt.title(“csdn test”)
plt.figure(): 制一个新画布；
该函数中比较重要的参数：figsize:指定figure的宽和高（用法：figsize=(5,5)）；
dpi：指定绘图对象的分辨率；
facecolor:背景颜色（用法：facecolor=‘blue’）
plt.legend()：添加图例（如下图）。有handles、labels和loc三个参数

handles需要传入你所画线条的实例对象（见下面的参考例子）
labels是图例的名称（能够覆盖在plt.plot( )中label参数值，如果plt.plot中指定了label参数，就不需要plt.legend画图例了）
loc代表了图例在整个坐标轴平面中的位置（一般选取'best'这个参数值）
```
l1, = plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='—') #设置两条线为l1,l2    注：应该在后面加上，
l2, = plt.plot(x,y2,color="blue",linewidth=5.0,linestyle="-")
plt.legend(handles=[l1,l2],labels=['test1','test2'],loc='best’) #将l1，l2绘制于一张图中，其中名字分别是l1，l2，位置自动取在最佳位置
```
补充：如果没有指定handles参数，就默认按照绘图的顺序来设置labels
plt.grid()绘制网格线

重磅：plt.plot()

plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) ；绘制函数曲线（绘制坐标图）。
format_string 由颜色字符、风格字符、标记字符组成
颜色字符：
'b' 蓝色 'm' 洋红色 magenta
'g' 绿色 'y' 黄色
'r' 红色 'k' 黑色
'w' 白色 'c' 青绿色 cyan
'#008000' RGB某颜色 '0.8' 灰度值字符串
多条曲线不指定颜色时，会自动选择不同颜色
风格字符
'‐' 实线
'‐‐' 破折线
'‐.' 点划线
':' 虚线
'' ' ' 无线条
标记字符
'.' 点标记
'x' x标记
‘*’ *号标记
',' 像素标记(极小点)
'o' 实心圈标记
'v' 倒三角标记
'^' 上三角标记
'>' 右三角标记
'<' 左三角标记…等等
因此，定义线条的颜色和样式的操作，如“ro”就是红色的圆圈。这是一个快速设置样式的方法，除了利用上述方式对线条样式进行控制以外，plt.plot()中还提供了一种更细致明了的参数设定形式，如下：
其他参数：
参数 color 用以控制线条颜色
参数 linestyle 用以控制线条风格形状
参数 linewidth 用以控制线条宽度（默认值为0.5）
参数 marker 用以控制标记字符 (一个好玩的技巧，加上$$可以任意显示自己想显示的内容）
参数 markersize 用以控制标记字符
参数 markeredgecolor 用以控制标记的轮廓颜色
参数 markerfacecolor 用以控制标记的填充颜色
参数 label 用以绘制线条图例的内容（但即使这里设置了label，也需要调用plt.legend()函数，只不过该函数中可以不设置label了）

重磅：plt.scatter()

plt.scatter()函数用于生成一个scatter散点图。
```
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=20, c='b', marker='o', cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, hold=None, **kwargs)
```
x，y：表示的是shape大小为(n,)的数组，也就是我们即将绘制散点图的数据点，输入数据。
s：表示的是大小，是一个标量或者是一个shape大小为(n,)的数组，可选，默认20
marker：MarkerStyle，表示的是标记字符的样式，可选，默认’o’。（一个好玩的技巧是，加上$$可以任意显示自己想显示的东西）
alpha：标量，0-1之间，设置标记的颜色透明度，可以理解为颜色属性之一，默认None。
linewidths：设置点的边框的颜色参考
c：点的颜色或颜色序列，默认蓝色。其它如c = ‘r’ (red); c = ‘g’ (green); c = ‘k’ (black) ; c = ‘y’(yellow)
cmap: colormap，用于表示从第一个点开始到最后一个点之间颜色渐进变化；
有些时候做分类任务时，或者聚类任务时，需要把点可视化，这时候不同种类的点需要的颜色不同，方便观察。cmap和c的作用就体现出来了。如下图，最前面的两个参数代表点的坐标，y这个list代表每个点的种类，比如说y=[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4]，就是不同的种类，比如前4个数都是种类1；c=y就是将这个种类列表y赋值给了c，然后cmap设置一个bar，就分别在不同类别上不同颜色。cmap的一些常见取值见下面（共计有近百种）：

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matplotlib常见绘图函数

重磅：plt.plot()

重磅：plt.scatter()

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