摘要：先从最常见的图形开始折线图条形图柱状图散点图圆形图。追踪和的过程对用户是隐形的，我们只需要知道每次调用绘图方法，该绘图效果都会呈现在当前中就可以了后面会讲如何手动变更当前和折线图条形图柱状图散点图圆形图分别对应着中的五个绘图函数。
利用 Matplotlib 绘制数据图形（一）
了解了 Matplotlib 的基本知识之后，我们就可以开始上手试试画图了。
先从最常见的图形开始：折线图、条形图、柱状图、散点图、圆形图。
我不得不说本 Part 实际上都是没有什么逻辑的语法规定，会比较无聊。不过这一 Part 又最有用，因为看完之后用 Matplotlib 绘图就没什么问题了（如果你对图形细节没什么要求的话～）
用于绘图的数据因为最近搞了个预测招商银行股价的比赛，部分绘图就直接用这个数据了。
import tushare as ts
pro = ts.pro_api("***********************")# *** 为注册 tushare 后分配的 token
cmb = pro.daily(ts_code="600036.SH", start_date="20190301", end_date="20190510")
动手之前，还得再多说一点
在利用 Matplotlib 绘制数据图形（一）中我写过：如果你想用 Matplotlib 绘图，需要创建至少一个 fig 且其中包含一个 axes。
fig,ax_1 = plt.subplots()
但是我们又常见下面的写法：
没有手动创建 fig 和 axes 怎么也出图了呢？
答案是：如果调用了 plt 的绘图方法，但是 plt 却没有追踪到 fig 和/或 axes ，plt 会默认创建新的 fig 和/或 axes（Matplotlib 的两套 API）。
plt 追踪 fig 和 axes 的过程对用户是隐形的，我们只需要知道每次调用 plt 绘图方法，该绘图效果都会呈现在当前 axes 中就可以了（后面会讲如何手动变更 plt 当前 fig 和 axes)
OK, Matplotlib折线图、条形图、柱状图、散点图、圆形图分别对应着 Matplotlib 中的五个绘图函数：plot()、bar()、hist()、scatter()、pie()。
plt.plot([x],y) #注意这里的 x 其实是可选的，但实际使用中仅传入 y 比较少见 plt.scatter(x,y) plt.bar(x,height) #保持和官方文档一致，使用 height 代替 y plt.hist(x) plt.pie(x)
其中 .plot() x 可选的意思是：如果仅传入一个位置参数的话，函数默认用户传入的是 y，x 则默认为序列 [0,1,2,3,4,....]与 y 的数据一一对应。所以之前我绘制的图形仅传入了 "open" 一个变量是没问题的。
不过上面的折线图没有什么意义，折线图实际中用的比较多的是时间序列，因为折线图反应了的是前后有内在联系的变化。
所以很多时候折线图 x 轴是时间，y 轴为数据：
plt.plot("trade_date","open",data = cmb)
不过默认的时间轴大部分情况下是 —— 没法用的（
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