参考网址：官方文档
参考网址：基于官方教程的matplotlib简介
整体画图流程
matplotlib以层次化的结构组织对象，并提供了两种操纵这些对象的方式：1.直接调用对象的成员函数； 2.使用类似matlab的命令行方式，第二种方式在数据分析中更加常用。在matplotlib.pyplot模块中封装好了很多命令行风格的函数，导入该模块的一般写法：
import matplotlib.pyplot as plt
第一步：在画图之前，要准备好白纸
matplotlib将画板组织成两个对象figure和axes，在一个figure上可以创建多个axes，而axes只能属于某一个figure，画图最终是在axes上进行绘制的。关于matplotlib中的几个关键概念可以参考General Concepts
figure对象和axes对象
- 创建白纸：
fig = plt.figure(num=1, figsize=(x,y))图片的编号以及大小等属性 - 创建子图：
方式一：plt.subplot(211)
2表示两个子图，11：所在位置（第1行，第1列）。（plt 针对当前子图或者全局操作，会自动在当前的figure上创建子图。）
方式二：
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax2 = fig.add_subplot(212) - 如果要创建很多个子图，可以直接使用
fig, axes = plt.subplots(2, 3) - 注：如果figure()和subplot()没有定义的话，都默认为figure(1)和subplot(111)
如果要创建很多个子图，可以这样定义fig, axes = plt.subplots(2, 3)
第二步：正式画图
再次强调绘制内容（画图、标题、文本等）都是画在子图axes之上的。这里为了凸显出整体流程，只举最简单的例子。具体绘制细节放在文章下一部分介绍。
绘制同样有两种方式：
-
plt.plot( )这种方式会自动绘制在当前子图上 -
axes.plot()把图画在指定的子图上
第三步：显示&保存图片
- 显示图片
plt.show( )所有的图纸都会显示 - 存储图片``
详解plot( )
参考网址：官方文档matplotlib.pyplot.plot
通常的调用方法：
plot([x], y, [fmt], **kwargs)
- 没有x的话会根据y的长度自动生成，
- fmt = '[color][marker][line]' 用缩写定义线条风格的三个方面：颜色，点的形状，连线的形状。也可以在**kwargs中分别指定。(具体支持哪些缩写可以参考官方文档列的表格)。
- **kwargs 中可以是任意一个Line2D的属性
- 该函数返回的是一个Line2D的对象，这个对象包含了和一条线相关的所有信息，画一条线就相当于创建一个Line2D对象。
最后举一个基本的例子
plt.plot(range(10),'bo--', label='example',linewidth='2')
plt.legend(loc='best') #必须有plt.legend()才能显示图标，在这里可以对图标显示加以控制
plt.title('example')
plt.xlabel('x axis')
plt.ylabel('y axis')
plt.grid(True)
plt.show()
