1，xlable,ylable設置x，y軸的標題文字。
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2，title設置標題。
3，xlim,ylim設置x,y軸顯示范圍。
plt.show()顯示繪圖窗口，通常情況下，show（）會阻礙程序運行，帶-wthread等參數的環(huán)境下，窗口不會關閉。
plt.saveFig（）保存圖像。
面向對象繪圖
1，當前圖表和子圖可以用gcf(),gca()獲得。
subplot()繪制包含多個圖表的子圖。
configure subplots,可調節(jié)子圖與圖表邊框距離。
可以通過修改配置文件更改對象屬性。
圖標顯示中文
1，在程序中直接指定字體。
2， 在程序開始修改配置字典reParams.
3，修改配置文件。
Artist對象
1，圖標的繪制領域。
2，如何在FigureCanvas對象上繪圖。
3，如何使用Renderer在FigureCanvas對象上繪圖。
FigureCanvas和Render處理底層圖像操作，Artist處理高層結構。
分為簡單對象和容器對象，簡單的Aritist是標準的繪圖元件，例如Line 2D,Rectangle,Text,AxesImage等，而容器類型包含許多簡單的的 Aritist對象，使他們構成一個整體，例如Axis,Axes,Figure等。
直接創(chuàng)建Artist對象進項繪圖操作步奏：
1，創(chuàng)建Figure對象（通過figure（）函數，會進行許多初始化操作，不建議直接創(chuàng)建。）
2，為Figure對象創(chuàng)建一個或多個Axes對象。
3，調用Axes對象的方法創(chuàng)建各類簡單的Artist對象。
Figure容器
如何找到指定的Artist對象。
1，可調用add_subplot()和add_axes()方法向圖表添加子圖。
2，可使用for循環(huán)添加柵格。
3，可通過transform修改坐標原點。
Axes容器
1，patch修改背景。
2，包含坐標軸，坐標網格，刻度標簽，坐標軸標題等內容。
3，get_ticklabels(),,get-ticklines獲得刻度標簽和刻度線。
1，可對曲線進行插值。
2，fill_between()繪制交點。
3，坐標變換。
4，繪制陰影。
5，添加注釋。
1，繪制直方圖的函數是
2，箱線圖（Boxplot）也稱箱須圖（Box-whisker Plot），是利用數據中的五個統計量：最小值、第一四分位
數、中位數、第三四分位數與最大值來描述數據的一種方法，它可以粗略地看出數據是否具有對稱性以及分
布的分散程度等信息，特別可以用于對幾個樣本的比較。
3，餅圖就是把一個圓盤按所需表達變量的觀察數劃分為若干份，每一份的角度（即面積）等價于每個觀察
值的大小。
4,散點圖
5,QQ圖
低層繪圖函數
類似于barplot()，dotchart()和plot()這樣的函數采用低層的繪圖函數來畫線和點，來表達它們在頁面上放置的位置以及其他各種特征。
在這一節(jié)中，我們會描述一些低層的繪圖函數，用戶也可以調用這些函數用于繪圖。首先我們先講一下R怎么描述一個頁面；然后我們講怎么在頁面上添加點，線和文字；最后講一下怎么修改一些基本的圖形。
繪圖區(qū)域與邊界
R在繪圖時，將顯示區(qū)域劃分為幾個部分。繪制區(qū)域顯示了根據數據描繪出來的圖像，在此區(qū)域內R根據數據選擇一個坐標系，通過顯示出來的坐標軸可以看到R使用的坐標系。在繪制區(qū)域之外是邊沿區(qū)，從底部開始按順時針方向分別用數字1到4表示。文字和標簽通常顯示在邊沿區(qū)域內，按照從內到外的行數先后顯示。
添加對象
在繪制的圖像上還可以繼續(xù)添加若干對象，下面是幾個有用的函數，以及對其功能的說明。
?points(x, y, ...)，添加點
?lines(x, y, ...)，添加線段
?text(x, y, labels, ...)，添加文字
?abline(a, b, ...)，添加直線y=a+bx
?abline(h=y, ...)，添加水平線
?abline(v=x, ...)，添加垂直線
?polygon(x, y, ...)，添加一個閉合的多邊形
?segments(x0, y0, x1, y1, ...)，畫線段
?arrows(x0, y0, x1, y1, ...)，畫箭頭
?symbols(x, y, ...)，添加各種符號
?legend(x, y, legend, ...)，添加圖列說明
今天開始琢磨用Python畫圖，沒使用之前是一臉懵的，我使用的開發(fā)環(huán)境是Pycharm，這個輸出的是一行行命令，這個圖畫在哪里呢？
搜索之后發(fā)現，它會彈出一個對話框，然后就開始畫了，比如下圖
第一個常用的庫是Turtle，它是Python語言中一個很流行的繪制圖像的函數庫，這個詞的意思就是烏龜，你可以想象下一個小烏龜在一個x和y軸的平面坐標系里，從原點開始根據指令控制，爬行出來就是繪制的圖形了。
它最常用的指令就是旋轉和移動，比如畫個圓，就是繞著圓心移動；再比如上圖這個怎么畫呢，其實主要就兩個命令：
turtle.forward(200)
turtle.left(170)
第一個命令是移動200個單位并畫出來軌跡
第二個命令是畫筆順時針轉170度，注意此時并沒有移動，只是轉角度
然后呢？ 循環(huán)重復就畫出來這個圖了
好玩吧。
有需要仔細研究的可以看下這篇文章 ，這個牛人最后用這個庫畫個移動的鐘表，太贊了。
Turtle雖好玩，但是我想要的是我給定數據，然后讓它畫圖，這里就找到另一個常用的畫圖的庫了。
Matplotlib是python最著名的繪圖庫，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分適合交互式地行制圖。其中，matplotlib的pyplot模塊一般是最常用的，可以方便用戶快速繪制二維圖表。
使用起來也挺簡單，
首先import matplotlib.pyplot as plt?導入畫圖的圖。
然后給定x和y，用這個命令plt.plot(x, y)就能畫圖了，接著用plt.show()就可以把圖形展示出來。
接著就是各種完善，比如加標題，設定x軸和y軸標簽，范圍，顏色，網格等等，在 這篇文章里介紹的很詳細。
現在互聯網的好處就是你需要什么內容，基本上都能搜索出來，而且還是免費的。
我為什么要研究這個呢？當然是為了用，比如我把比特幣的曲線自己畫出來可好？
假設現在有個數據csv文件，一列是日期，另一列是比特幣的價格，那用這個命令畫下：
這兩列數據讀到pandas中，日期為df['time']列，比特幣價格為df['ini']，那我只要使用如下命令
plt.plot(df['time'], df['ini'])
plt.show()
就能得到如下圖：
自己畫的是不是很香，哈哈！
然后呢，我在上篇文章 中介紹過求Ahr999指數，那可不可以也放到這張圖中呢？不就是加一條命令嘛
plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])
圖形如下：
但是，Ahr999指數怎么就一條線不動啊，?原來兩個Y軸不一致，顯示出來太怪了，需要用多Y軸，問題來了。
繼續(xù)谷歌一下，把第二個Y軸放右邊就行了，不過呢得使用多圖，重新繪制
fig = plt.figure() # 多圖
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price")? #?繪制第一個圖比特幣價格
ax1.set_ylabel('BTC price') #?加上標簽
# 第二個直接對稱就行了
ax2 = ax1.twinx()#?在右邊增加一個Y軸
ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999")??#?繪制第二個圖Ahr999指數，紅色
ax2.set_ylim([0, 50])# 設定第二個Y軸范圍
ax2.set_ylabel('ahr999')
plt.grid(color="k", linestyle=":")# 網格
fig.legend(loc="center")#圖例
plt.show()
跑起來看看效果，雖然丑了點，但終于跑通了。
這樣就可以把所有指數都繪制到一張圖中，等等，三個甚至多個Y軸怎么加？這又是一個問題，留給愛思考愛學習的你。
有了自己的數據，建立自己的各個指數，然后再放到圖形界面中，同時針對異常情況再自動進行提醒，比如要抄底了，要賣出了，用程序做出自己的晴雨表。
不寫出y=f(x)這樣的表達式，由隱函數的等式直接繪制圖像，以x2+y2+xy=1的圖像為例，使用sympy間接調用matplotlib工具的代碼和該二次曲線圖像如下（注意python里的乘冪符號是**而不是^，還有，python的sympy工具箱的等式不是a==b，而是a-b或者Eq(a,b)，這幾點和matlab的區(qū)別很大）
直接在命令提示行的里面運行代碼的效果
from sympy import *;
x,y=symbols('x y');
plotting.plot_implicit(x**2+y**2+x*y-1);
pre
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Polygon
def func(x):
return -(x-2)*(x-8)+40
x=np.linspace(0,10)
y=func(x)
fig,ax = plt.subplots()
plt.plot(x,y,'r',linewidth=2)
plt.ylim(ymin=20)
a=2
b=9
ax.set_xticks([a,b])
ax.set_xticklabels(['$a$','$b$'])
ax.set_yticks([])
plt.figtext(0.9,0.05,'$x$')
plt.figtext(0.1,0.9,'$y$')
ix=np.linspace(a,b)
iy=func(ix)
ixy=zip(ix,iy)
verts=[(a,0)]+list(ixy)+[(b,0)]
poly = Polygon(verts,facecolor='0.9',edgecolor='0.5')
ax.add_patch(poly)
x_math=(a+b)*0.5
y_math=35
plt.text(x_math,y_math,r"$\int_a^b(-(x-2)*(x-8)+40)dx$",horizontalalignment='center',size=12)
plt.show()
/pre
重慶分公司
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