摘要：首先引入和数据分析有关的库。然后使用读入数据。规定一个长为，宽为的画图区域。规定绘图区域大小指定五条折线的颜色添加图例到最佳显示位置添加子图绘制区域。分别指定轴，轴，图像名称。绘制直方图，指定绘制出数据的条数，指定直方图横坐标的取值范围。
matplotlib是python中的一个数据可视化库，可以做出很多数据统计图，下面来说一说matplotlib的一些基本使用。
1.首先引入和数据分析有关的库。
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
2.然后使用pandas读入数据。
3.fig = plt.figure(figsize=(m,n))：规定一个长为m，宽为n的画图区域。
4.plt.xlabel("")：规定横轴名称。
5.plt.ylabel("")：规定纵轴名称。
6.plt.title("")：规定图像名称。
7.plt.xticks(rotation=k)：将x轴的各标签旋转k度。
8.plt.legend(loc="best)：添加图例，loc为图例的位置，传入best系统会自动寻找最佳的图例位置。下图为绘制五条折线。
fig = plt.figure(figsize=(10,7)) #规定绘图区域大小
color = ["green","cyan","yellow","red","black"] #指定五条折线的颜色
plt.xlabel("Month")
plt.ylabel("Unemployment Rate")
plt.title("Unemployment Statics Trend,1948")
for i in range(5):
x = i*12
y = (i+1)*12
subset = unrate[x:y]
label = str(1948+i)
plt.plot(subset["MONTH"],subset["VALUE"],c=color[i],label=label)
plt.legend(loc="best") #添加图例到最佳显示位置
plt.show()
9.fig.add_subplot()：添加子图绘制区域。
fig = plt.figure(figsize=(10,8)) ax1 = fig.add_subplot(2,2,1) #指定子图位置 ax2 = fig.add_subplot(2,2,2) ax3 = fig.add_subplot(2,2,3) ax4 = fig.add_subplot(2,2,4) plt.show()
10.ax.set_xticks()：指定x轴绘图坐标。
11.ax.set_xticklabels()：指定x轴每个标签的名字。
12.ax.set_xlabel()、ax.set_ylabel()、ax.set_title()：分别指定x轴，y轴，图像名称。
num_cols = ["RT_user_norm", "Metacritic_user_nom", "IMDB_norm", "Fandango_Ratingvalue", "Fandango_Stars"]
bar_heights = norm_reviews.loc[0,num_cols].values
print(bar_heights)
bar_positions = np.arange(5)
print(bar_positions)
tick_positions = range(0,5)
fig,ax = plt.subplots(figsize=(10,8)) #用ax画图，fig控制区域
plt.bar(bar_positions,bar_heights,0.6) #0.6表示所画条形图每个图形的宽度
ax.set_xticks(tick_positions)
ax.set_xticklabels(num_cols,rotation=45)
ax.set_xlabel("Rating Source")
ax.set_ylabel("Average Rating")
ax.set_title("Average User Rating For Avengers:Age of Ultron(2015)")
plt.show()
13.如果要让条形图横着画，只需将绘制条形图的命令plt.bar()改为plt.barh()，如果有需要再重新指定一下自己所需的横纵坐标即可。
14.plt.scatter()：绘制散点图。
15.plt.hist(x,bins=k,range=(m,n))：绘制直方图，bins指定绘制出数据的条数，range()指定直方图横坐标的取值范围。
16.ax.boxplot()：绘制盒形图，盒形图可以直观的观察出数据的离群点，也就是不符合规范的数据，具体到seaborn库时会讲。
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