（学习笔记4）数据可视化-matplotlib

* import matplotlib as mpl（很强大）* import matplotlib.pyplot as plt(经常使用的子模块)复制代码

• 折线图：
• plt.plot(x,y，color="",linestyle="") ：绘制关于x的y的曲线，color指定颜色，

  linestyle指定线的样式
  【绘图实质上是绘制了折线图，因为点很密，看起来就是平滑的线。】
• 场景：一般来说，横轴是特征，纵轴是取值
• 图像坐标系尺度：默认会自动调节好
• X轴自定义尺度：plt.xlim(m,n) 图像将在X轴向显示m到n区间的部分
• Y轴自定义尺度：plt.ylim(m,n) 图像将在Y轴向显示m到n区间的部分
• 同时调节两个轴的尺度：plt.axis（[a,b,c,d]），a、b指定x轴的尺度，c、d指定y轴的尺度范围。
• X轴显示文本：plt.xlabel("文本")
• Y轴显示文本：plt.ylabel("文本")
• 曲线图示，例（黄色荧光部分就是图示）：
  步骤：一、在plot(label)方法中经过“label”参数指定显示的文本；
  二、在调用show()方法前使用legend()方法使之生效。
  

  plt.plot(x,siny,label="sin(x)")
  plt.plot(x,cosy,color="red",linestyle="--",label="cons(x)")
  plt.xlabel("x axis")
  plt.ylabel("y value")
  plt.legend()
  plt.show()复制代码
• 图标题：plt.title("标题文本")
• 散点图(用法和折线图是相同的)
• plt.scatter(x,y,alpha) alpha：不透明度
• 场景：一般横纵两轴都是特征，所以绘制二维特征的时候使用散点图。