python之pyplot 1、 定义x和y，画图展示，保存图片
其中dpi参数指定图像的分辨率为120
2、 优化绘图线条风格
线条颜色color
线条标记marker
线条风格linestyle
3、 坐标轴的控制
坐标轴范围和标题
坐标图上标记
坐标间隔设定
函数plt.xticks()和plt.xticks()用来实现对x轴和y轴坐标间隔（也就是轴记号）的设定 。用法上 ， 函数的输入是两个列表，第一个表示取值，第二个表示标记 。当然如果你的标记就是取值本身，则第二个列表可以忽略
多图与子图
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 。需要注意的是，figure() 中的参数为图片序号，一般是按序增加的 ， 这里面还涉及一个当前图的概念，其中 subplot() 的参数有3个，分别为行数、列数、以及子图序号 。比如 subplot(1,2,1) 表示这是一个1行，2列布局的图（两个子图 ， 在同一行，分居左右），其中，当前处理的子图是第一个图（也就是左图） 。
这样 ， 我们就用一个脚本画了两张图fig.1和fig.2 。其中，fig.1包含了分居左右的两个子图 ， 分别是y1和y3的曲线；fig.2是一张整图，画的是y2曲线 。
如果想要某个子图占据整行或者整列 ， 可以采用下面
第三个图，实际上相当于将前面的两个小的子图看作是一个整图
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 。
【python绘图的函数 python 绘图函数】 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啊，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绘图的函数的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python 绘图函数、python绘图的函数的信息别忘了在本站进行查找喔 。
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