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python画图的函数 python 函数绘图

IT技术Plt

python中plt.post是什么函数2018-05-04 11:11:36
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qiurisiyu2016
码龄7年
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matplotlib
1、plt.plot(x,y)
plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)
x轴数据，y轴数据 ， format_string控制曲线的格式字串
format_string 由颜色字符，风格字符，和标记字符
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,6],[4,5,8,1],’g-s’)
plt.show()
结果
**kwards：
color 颜色
linestyle 线条样式
marker 标记风格
markerfacecolor 标记颜色
markersize 标记大小 等等
plt.plot([5,4,3,2,1])
plt.show()
结果
plt.plot([20,2,40,6,80])#缺省x为[0,1,2,3,4,...]
plt.show()
结果
plt.plot()参数设置
Property Value Type
alpha 控制透明度，0为完全透明，1为不透明
animated [True False]
antialiased or aa [True False]
clip_box a matplotlib.transform.Bbox instance
clip_on [True False]
clip_path a Path instance and a Transform instance, a Patch
color or c 颜色设置
contains the hit testing function
dash_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]
dash_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]
dashes sequence of on/off ink in points
data 数据(np.array xdata, np.array ydata)
figure 画板对象a matplotlib.figure.Figure instance
label 图示
linestyle or ls 线型风格[‘-’ ‘–’ ‘-.’ ‘:’ ‘steps’ …]
linewidth or lw 宽度float value in points
lod [True False]
marker 数据点的设置[‘ ’ ‘,’ ‘.’ ‘1’ ‘2’ ‘3’ ‘4’]
markeredgecolor or mec any matplotlib color
markeredgewidth or mew float value in points
markerfacecolor or mfc any matplotlib color
markersize or ms float
markevery [ None integer (startind, stride) ]
picker used in interactive line selection
pickradius the line pick selection radius
solid_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]
solid_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]
transform a matplotlib.transforms.Transform instance
visible [True False]
xdata np.array
ydata np.array
zorder any number
确定x，y值，将其打印出来
x=np.linspace(-1,1,5)
y=2*x 1
plt.plot(x,y)
plt.show()
2、plt.figure()用来画图，自定义画布大小
fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')
plt.plot(x,y1)#在变量fig1后进行plt.plot操作，图形将显示在fig1中
fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')
plt.plot(x,y2)#在变量fig2后进行plt.plot操作，图形将显示在fig2中
plt.show()
plt.close()
结果
fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')
plt.plot(x,y1)
plt.plot(x,y2)
fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')
plt.show()
plt.close()
结果：
3、plt.subplot(222)
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.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)
4、plt.xlim设置x轴或者y轴刻度范围
如
plt.xlim(0,1000)#设置x轴刻度范围，从0~1000#lim为极限，范围
plt.ylim(0,20)# 设置y轴刻度的范围，从0~20
5、plt.xticks()：设置x轴刻度的表现方式
fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')
plt.plot(x,y2)
plt.xticks(np.linspace(0,1000,15,endpoint=True))# 设置x轴刻度
plt.yticks(np.linspace(0,20,10,endpoint=True))
结果
6、ax2.set_title('xxx')设置标题 ， 画图
#产生[1,2,3,...,9]的序列
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(221)
#设置标题
ax1.set_title('Scatter Plot1')
plt.xlabel('M')
plt.ylabel('N')
ax2 = fig.add_subplot(222)
ax2.set_title('Scatter Plot2clf')
#设置X轴标签
plt.xlabel('X')#设置X/Y轴标签是在对应的figure后进行操作才对应到该figure
#设置Y轴标签
plt.ylabel('Y')
#画散点图
ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')#可以看出画散点图是在对figure进行操作
ax2.scatter(x,y,c = 'b',marker = 'x')
#设置图标
plt.legend('show picture x1 ')
#显示所画的图
plt.show()
结果
7、plt.hist（）绘制直方图（可以将高斯函数这些画出来）
绘图都可以调用matplotlib.pyplot库来进行，其中的hist函数可以直接绘制直方图
调用方式：
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=10, normed=0, facecolor='black', edgecolor='black',alpha=1，histtype='bar')
hist的参数非常多，但常用的就这六个，只有第一个是必须的，后面四个可选
arr: 需要计算直方图的一维数组
bins: 直方图的柱数，可选项，默认为10
normed: 是否将得到的直方图向量归一化 。默认为0
facecolor: 直方图颜色
edgecolor: 直方图边框颜色
alpha: 透明度
histtype: 直方图类型，‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’
返回值 ：
n: 直方图向量，是否归一化由参数normed设定
bins: 返回各个bin的区间范围
patches: 返回每个bin里面包含的数据 ， 是一个list
from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
img=data.camera()
plt.figure("hist")
arr=img.flatten()
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red')
plt.show()
例：
mu, sigma = 0, .1
s = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=1000)
a,b,c = plt.hist(s, bins=3)
print("a: ",a)
print("b: ",b)
print("c: ",c)
plt.show()
结果：
a:[ 85. 720. 195.]#每个柱子的值
b:[-0.36109509 -0.13573180.089631490.31499478]#每个柱的区间范围
c:a list of 3 Patch objects#总共多少柱子
8、ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')
使用注意：确定了figure就一定要确定象限，然后用scatter ， 或者不确定象限，直接使用plt.scatter
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
a=plt.subplot()#默认为一个象限
# a=fig.add_subplot(222)
a.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
结果
x = np.arange(1,10)
y = x
plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
结果
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(1,10)
y = x
plt.figure()
plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
结果
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Python入门技能树基础语法函数
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对Python中plt的画图函数详解
今天小编就为大家分享一篇对Python中plt的画图函数详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助 。一起跟随小编过来看看吧
plt.plot()函数详解
plt.plot()函数详细介绍 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) 参数 说明 x X轴数据，列表或数组 ， 可选 y Y轴数据，列表或数组 format_string 控制曲线的格式字符串，可选 **kwargs 第二组或更多(x,y,format_string)，可画多条曲线 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.
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1.画图(plt库)1.1 plt.figure(num=’’,figsize=(x, y),dpi= ,facecolor=’’,edgecolor=’’)num:表示整个图标的标题 figsize:表示尺寸 facecolor:表示1.2 plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)...
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最新发布 python plt 绘图详解（plt.版本）
python plt绘图详解
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python图像处理基础知识（plt库函数说明）
import matplotlib.pyplot as plt的一些基础用法，包括直方图
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plt.subplot() 函数解析_Ensoleile 。的博客_plt.subplot
plt.subplot()函数用于直接制定划分方式和位置进行绘图 。函数原型 subplot(nrows, ncols, index, **kwargs),一般我们只用到前三个参数,将整个绘图区域分成 nrows 行和 ncols 列,而 index 用于对子图进行编号 。
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...中plt的画图函数_Ethan的博客的博客_python的plt函数
1、plt.legend plt.legend(loc=0)#显示图例的位置,自适应方式 说明: 'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自适应方式) 'upper right' : 1, 'upper left' : 2, 'lower left' : 3, 'lower right' : 4, ...
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plt.函数
1 plt.figure( ) 函数：创建画布 2 plt.plot(x, y, format_string, label="图例名")：绘制点和线, 并控制样式 。其中x是x轴数据，y是y轴数据，xy一般是列表和数组 。format_string 是字符串的格式包括线条颜色、点类型、线类型三个部分 。向参数label传入图例名，使用plt.legend( )创建图例 。2.1 画一条含x、y的线条 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y
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Python深度学习入门之plt画图工具基础使用（注释详细，超级简单）
Python自带的plt是深度学习最常用的库之一 ， 在发表文章时必然得有图作为支撑，plt为深度学习必备技能之一 。作为深度学习入门，只需要掌握一些基础画图操作即可，其他等要用到的时候看看函数API就行 。1 导入plt库（名字长，有点难记） import matplotlib.pyplot as plt 先随便画一个图 ， 保存一下试试水： plt.figure(figsize=(12,8), dpi=80) plt.plot([1,2,6,4],[4,5,6,9]) plt.savefig('./plt_pn
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python画图plt函数学习_dlut_yan的博客_python plt
figure()函数可以帮助我们同时处理生成多个图,而subplot()函数则用来实现,在一个大图中,出现多个小的子图 。处理哪个figure,则选择哪个figure,再进行画图 。参考博客 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.arange(-1,1,0.1...
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plt.plot()函数_安之若醇的博客_plt.plot()函数
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python画图plt函数学习
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python中plt的含义_对Python中plt的画图函数详解
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Python中plt绘图包的基本使用方法
其中，前两个输入参数表示x轴和y轴的坐标，plot函数将提供的坐标点连接，即成为要绘制的各式线型 。常用的参数中，figsize需要一个元组值，表示空白画布的横纵坐标比；plt.xticks()和plt.yticks()函数用于设置坐标轴的步长和刻度 。plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()函数分别用于设置x坐标轴、y坐标轴和图标的标题信息 。的数据处理时，发现了自己对plt的了解和使用的缺失，因此进行一定的基础用法的学习 ， 方便之后自己的使用，而不需要频繁的查阅资料 。...
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python-plt.xticks与plt.yticks
栗子： plt.figure(figsize=(10, 10)) for i in range(25): plt.subplot(5, 5, i 1) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.grid(False) plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary) plt.xlabel(class_names[train_labels[i]]) plt.show() 设置x或y轴对应显
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plt绘图总结
matplotlib绘图
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Python的数据科学函数包(三)——matplotlib(plt)
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使用csv数据文件在百度网盘 import pandas as pd unrate = pd.read_csv('unrate.csv') # pd.to_datetime() 转换成日期格式，即由 1948/1/1 转换为 1948-01-01 unrate['DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE']) print(unrate.head(12)) ...
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Python数据可视化图实现过程详解更多python视频教程请到菜鸟教程画分布图代码示例：# encoding=utf-8import matplotlib.pyplot as pltfrom pylab import * # 支持中文mpl.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’]‘mention...
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matplotlib-plt.plot用法
文章目录 英语好的直接参考这个网站 matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=https://www.04ip.com/post/None, **kwargs) 将x,y绘制为线条或标记 参数： x, y：数据点的水平/垂直坐标 。x值是可选的，默认为range（len（y）） 。通常，这些参数是 一维数组 。它们也可以是标量，也可以是二维的（在这种情况下 ， 列代表单独的数据集） 。这些参数不能作为关键字传递 。fmt：格式字符串，格式字符串只是用于快速设置基本行属性的缩
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【python画图的函数 python 函数绘图】python Plt学习
plt的简单学习
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plt.show()和plt.imshow()的区别
问题：plt.imshow()无法显示图像 解决方法:添加：plt.show()，即 plt.imshow(image) #image表示待处理的图像 plt.show() 原理：plt.imshow()函数负责对图像进行处理，并显示其格式，而plt.show()则是将plt.imshow()处理后的函数显示出来 。...
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python xticks_Python Matplotlib.pyplot.yticks()用法及代码示例
Matplotlib是Python中的一个库，它是数字的-NumPy库的数学扩展 。Pyplot是Matplotlib模块的基于状态的接口，该模块提供了MATLAB-like接口 。Matplotlib.pyplot.yticks()函数matplotlib库的pyplot模块中的annotate()函数用于获取和设置y轴的当前刻度位置和标签 。用法： matplotlib.pyplot.yticks...
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python的plt函数_plt.plot画图函数
[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False#设置横纵坐标的名称以及对应字体格式font1 = {‘weight’ : ‘normal’,‘size’ : 15,...
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plt函数
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python绘图篇1 ， xlable,ylable设置x，y轴的标题文字 。
2，title设置标题 。
3，xlim,ylim设置x,y轴显示范围 。
plt.show()显示绘图窗口，通常情况下，show（）会阻碍程序运行，带-wthread等参数的环境下 ， 窗口不会关闭 。
plt.saveFig（）保存图像 。
面向对象绘图
1，当前图表和子图可以用gcf(),gca()获得 。
subplot()绘制包含多个图表的子图 。
configure subplots,可调节子图与图表边框距离 。
可以通过修改配置文件更改对象属性 。
图标显示中文
1，在程序中直接指定字体 。
2 ， 在程序开始修改配置字典reParams.
3 ， 修改配置文件 。
Artist对象
1 ， 图标的绘制领域 。
2，如何在FigureCanvas对象上绘图 。
3，如何使用Renderer在FigureCanvas对象上绘图 。
FigureCanvas和Render处理底层图像操作，Artist处理高层结构 。
分为简单对象和容器对象，简单的Aritist是标准的绘图元件 ， 例如Line 2D,Rectangle,Text,AxesImage等，而容器类型包含许多简单的的 Aritist对象，使他们构成一个整体，例如Axis,Axes,Figure等 。
直接创建Artist对象进项绘图操作步奏：
1，创建Figure对象（通过figure（）函数，会进行许多初始化操作，不建议直接创建 。）
2，为Figure对象创建一个或多个Axes对象 。
3，调用Axes对象的方法创建各类简单的Artist对象 。
Figure容器
如何找到指定的Artist对象 。
1，可调用add_subplot()和add_axes()方法向图表添加子图 。
2，可使用for循环添加栅格 。
3，可通过transform修改坐标原点 。
Axes容器
1，patch修改背景 。
2，包含坐标轴，坐标网格，刻度标签 ， 坐标轴标题等内容 。
3 ， get_ticklabels(),,get-ticklines获得刻度标签和刻度线 。
1 ， 可对曲线进行插值 。
2，fill_between()绘制交点 。
3，坐标变换 。
4 ， 绘制阴影 。
5，添加注释 。
1，绘制直方图的函数是
2，箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位
数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法，它可以粗略地看出数据是否具有对称性以及分
布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较 。
3，饼图就是把一个圆盘按所需表达变量的观察数划分为若干份，每一份的角度（即面积）等价于每个观察
值的大小 。
4,散点图
5,QQ图
低层绘图函数
类似于barplot()，dotchart()和plot()这样的函数采用低层的绘图函数来画线和点，来表达它们在页面上放置的位置以及其他各种特征 。
在这一节中 ， 我们会描述一些低层的绘图函数 ， 用户也可以调用这些函数用于绘图 。首先我们先讲一下R怎么描述一个页面；然后我们讲怎么在页面上添加点，线和文字；最后讲一下怎么修改一些基本的图形 。
绘图区域与边界
R在绘图时，将显示区域划分为几个部分 。绘制区域显示了根据数据描绘出来的图像，在此区域内R根据数据选择一个坐标系，通过显示出来的坐标轴可以看到R使用的坐标系 。在绘制区域之外是边沿区，从底部开始按顺时针方向分别用数字1到4表示 。文字和标签通常显示在边沿区域内，按照从内到外的行数先后显示 。
添加对象
在绘制的图像上还可以继续添加若干对象，下面是几个有用的函数 ， 以及对其功能的说明 。
?points(x, y, ...)，添加点
?lines(x, y, ...)，添加线段
?text(x, y, labels, ...) ， 添加文字
?abline(a, b, ...)，添加直线y=a bx
?abline(h=y, ...) ， 添加水平线
?abline(v=x, ...)，添加垂直线
?polygon(x, y, ...)，添加一个闭合的多边形
?segments(x0, y0, x1, y1, ...)，画线段
?arrows(x0, y0, x1, y1, ...)，画箭头
?symbols(x, y, ...)，添加各种符号
?legend(x, y, legend, ...)，添加图列说明
用Python画图今天开始琢磨用Python画图，没使用之前是一脸懵的，我使用的开发环境是Pycharm，这个输出的是一行行命令，这个图画在哪里呢？
搜索之后发现，它会弹出一个对话框，然后就开始画了，比如下图
第一个常用的库是Turtle，它是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库 ， 这个词的意思就是乌龟，你可以想象下一个小乌龟在一个x和y轴的平面坐标系里，从原点开始根据指令控制，爬行出来就是绘制的图形了 。
它最常用的指令就是旋转和移动，比如画个圆 ， 就是绕着圆心移动；再比如上图这个怎么画呢，其实主要就两个命令：
turtle.forward(200)
turtle.left(170)
第一个命令是移动200个单位并画出来轨迹
第二个命令是画笔顺时针转170度，注意此时并没有移动，只是转角度
然后呢？ 循环重复就画出来这个图了
好玩吧 。
有需要仔细研究的可以看下这篇文章，这个牛人最后用这个库画个移动的钟表 ， 太赞了 。
Turtle虽好玩，但是我想要的是我给定数据 ， 然后让它画图，这里就找到另一个常用的画图的库了 。
Matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API ， 十分适合交互式地行制图 。其中 ， matplotlib的pyplot模块一般是最常用的 ， 可以方便用户快速绘制二维图表 。
使用起来也挺简单 ，
首先import matplotlib.pyplot as plt 导入画图的图 。
然后给定x和y，用这个命令plt.plot(x, y)就能画图了 ， 接着用plt.show()就可以把图形展示出来 。
接着就是各种完善，比如加标题，设定x轴和y轴标签，范围，颜色，网格等等 ， 在这篇文章里介绍的很详细 。
现在互联网的好处就是你需要什么内容，基本上都能搜索出来，而且还是免费的 。
我为什么要研究这个呢？当然是为了用，比如我把比特币的曲线自己画出来可好？
假设现在有个数据csv文件，一列是日期 ， 另一列是比特币的价格，那用这个命令画下：
这两列数据读到pandas中，日期为df['time']列，比特币价格为df['ini']，那我只要使用如下命令
plt.plot(df['time'], df['ini'])
plt.show()
就能得到如下图：
自己画的是不是很香，哈哈！
然后呢 ， 我在上篇文章中介绍过求Ahr999指数，那可不可以也放到这张图中呢？不就是加一条命令嘛
plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])
图形如下：
但是，Ahr999指数怎么就一条线不动?。?原来两个Y轴不一致，显示出来太怪了，需要用多Y轴，问题来了 。
继续谷歌一下，把第二个Y轴放右边就行了 ， 不过呢得使用多图，重新绘制
fig = plt.figure() # 多图
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price")# 绘制第一个图比特币价格
ax1.set_ylabel('BTC price') # 加上标签
# 第二个直接对称就行了
ax2 = ax1.twinx()# 在右边增加一个Y轴
ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999")# 绘制第二个图Ahr999指数，红色
ax2.set_ylim([0, 50])# 设定第二个Y轴范围
ax2.set_ylabel('ahr999')
plt.grid(color="k", linestyle=":")# 网格
fig.legend(loc="center")#图例
plt.show()
跑起来看看效果，虽然丑了点，但终于跑通了 。
这样就可以把所有指数都绘制到一张图中，等等，三个甚至多个Y轴怎么加？这又是一个问题，留给爱思考爱学习的你 。
有了自己的数据 ， 建立自己的各个指数，然后再放到图形界面中，同时针对异常情况再自动进行提醒，比如要抄底了，要卖出了，用程序做出自己的晴雨表 。
Python绘图之（1）Turtle库详解Turtle库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，想象一个小乌龟，在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点，(0,0)位置开始，它根据一组函数指令的控制，在这个平面坐标系中移动，从而在它爬行的路径上绘制了图形 。
画布就是turtle为我们展开用于绘图区域，我们可以设置它的大小和初始位置 。
设置画布大小
turtle.screensize(canvwidth=None, canvheight=None, bg=None) ， 参数分别为画布的宽(单位像素), 高, 背景颜色 。
如：turtle.screensize(800,600, "green")
turtle.screensize() #返回默认大小(400, 300)
turtle.setup(width=0.5, height=0.75, startx=None, starty=None)，参数：width, height: 输入宽和高为整数时, 表示像素; 为小数时, 表示占据电脑屏幕的比例 ， (startx, starty): 这一坐标表示矩形窗口左上角顶点的位置, 如果为空,则窗口位于屏幕中心 。
如：turtle.setup(width=0.6,height=0.6)
turtle.setup(width=800,height=800, startx=100, starty=100)
2.1 画笔的状态
在画布上，默认有一个坐标原点为画布中心的坐标轴，坐标原点上有一只面朝x轴正方向小乌龟 。这里我们描述小乌龟时使用了两个词语：坐标原点(位置)，面朝x轴正方向(方向)，turtle绘图中，就是使用位置方向描述小乌龟(画笔)的状态 。
2.2 画笔的属性
画笔(画笔的属性，颜色、画线的宽度等)
1) turtle.pensize()：设置画笔的宽度；
2) turtle.pencolor()：没有参数传入 ， 返回当前画笔颜色，传入参数设置画笔颜色 ， 可以是字符串如"green", "red",也可以是RGB 3元组 。
3) turtle.speed(speed)：设置画笔移动速度，画笔绘制的速度范围[0,10]整数，数字越大越快 。
2.3 绘图命令
操纵海龟绘图有着许多的命令 ， 这些命令可以划分为3种：一种为运动命令，一种为画笔控制命令，还有一种是全局控制命令 。
(1) 画笔运动命令
(2) 画笔控制命令
(3) 全局控制命令
(4) 其他命令
3. 命令详解
3.1 turtle.circle(radius, extent=None, steps=None)
描述：以给定半径画圆
参数：
radius(半径)：半径为正(负) ， 表示圆心在画笔的左边(右边)画圆；
extent(弧度) (optional)；
steps (optional) (做半径为radius的圆的内切正多边形，多边形边数为steps) 。
举例:
circle(50) # 整圆;
circle(50,steps=3) # 三角形;
circle(120, 180) # 半圆
实例：
1、太阳花
2、五角星
3、时钟程序
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