容器層
（1） canvas：畫布，位於最底層，使用者一般接觸不到
（2）figure：圖，建立在canvas之上
（3）axes：座標系/繪圖區，建立在figure之上，圖形繪製在這個範圍
輔助顯示層（最好放在影象層之後編寫）
（1）起到輔助作用，提高圖的可讀性
（2） 網格線，圖例，x、y軸的標籤，圖的標籤，刻度/刻度標籤
影象層（1）根據資料繪製出來的元素
（2）折線圖/散點圖/柱狀圖/直方圖/餅圖
（1）canvas
canvas層不需要我們來建立，一般使用者接觸不到# 建立畫布
plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=100)
figsize：指定圖的長與寬
dpi：影象的清晰度
# 後續直接使用plt來操作進行了
# 建立多個繪圖區
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(20, 8), dpi=80)
# 後續需要使用axes來操作
（1）設定axis刻度
# 設定x軸的刻度
plt.xticks()
# 設定y軸的刻度
plt.yticks()
# 如果是多個繪圖區的時候，函式名需要改變，並且刻度名字需要重新寫乙個函式
axes[0].set_xticks()
axes[0].set_yticks()
axes[0].set_xticklabels()
axes[0].set_yticklabels()
plt.grid(alpha=0.5)# 新增x軸描述資訊
plt.xlabel()
# 新增y軸描述資訊
plt.ylabel()
# 新增頭描述資訊
plt.title()
# 如果是多個繪圖區的時候，函式名需要改變
axes[0].set_xlabel()
axes[0].set_ylabel()
axes[0].set_title()
plt.legend()（1）折線圖
顯示事物變化的趨勢
# 建立折線圖
plt.plot(x, y, color='r', linestyle='--', label='名字')
x：x軸座標
y：y軸座標
color：線的顏色
linestyle：線的形狀
label：線的名字
判斷變數之間是否存在數量關聯趨勢
# 建立散點圖
plt.scatter(x, y)
x：x軸座標
y：y軸座標
進行大小的對比
# 建立柱狀圖
plt.bar(x, y, width=0.2)
x：x軸座標
y：y軸座標
width：柱狀圖的寬度
表示頻率的分布
# 建立直方圖
plt.hist(data, bins=group_num)
data：資料，一大堆資料
bins：表示分組的個數
表示佔比
# 建立餅圖
plt.pie(data, labels="名字", autopct="%1.2%%", shadow=true, explode=(0,0.1,0,0))
data：列表，裡面儲存的是每條資料的大小
labels：各個部分的名字，也是乙個列表與資料相對應
autopct：資料輸出的形式
shadow：陰影，圖形是否帶陰影
explode：突出，列表與資料相對應
matplotlib的基本使用
matplotlib是專門用於開發2d 3d 圖表的python包。建立畫布 plt.figure figsize 20,8 繪製影象 plt.plot x,y 顯示影象 plt.show plt.s efig 路徑 直接進行新增即可 在plt.plot 裡面設定乙個label，如果不設定，將無法顯...
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使用matplotlib畫擬合曲線的基本方法
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