闲话少说，和往常一样直接进行干货的供应，但是此篇的后面可能会有更多的案例呈现。
本篇涉及和总结的常用函数如下：
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot()#绘制函数 plt.scatter()#绘制散点图 plt.hist()#绘制直方图 plt.pie()#绘制饼图 plt.ylabel()#添加y轴标题，可为属性fig.set_ylabel plt.show()#显示图像 plt.axis()#修改图像显示范围 plt.figure()#产生一个新的Figure对象 plt.subplot()#指定一个子图 plt.title()#添加标题，可为属性fig.set_title plt.suptitle()#整张图的标题，可为属性fig.suptitle plt.xticks()#添加x轴刻度 plt.yticks()#添加y轴刻度 plt.gca()#获取当前的Axes对象 plt.legend()#添加图例 plt.text()#指定位置添加文字，可为属性fig.text plt.anotate()#添加注释，可为属性fig.anotate plt.xkcd()#将绘图转换为XKCD风格
案例知多少
结果如下：
该案例所用的函数：
import matplotlib matplotlib.projections.polar matplotlib.axes.Axes.annotate matplotlib.pyplot.annotate
执行结果：
该案例所用的函数为：
import matplotlib matplotlib.pyplot.text matplotlib.axes.Axes.text
该案例所使用的函数为：
import matplotlib matplotlib.axes.Axes.set_xlabel matplotlib.axes.Axes.set_ylabel matplotlib.axes.Axes.set_title matplotlib.axes.Axes.plot matplotlib.axes.Axes.hist matplotlib.figure.Figure.add_axes
执行结果为：
该案例所用函数为：
import mpl_toolkits mpl_toolkits.mplot3d.Axes3D mpl_toolkits.mplot3d.Axes3D.plot_surface
执行结果为：
执行结果为：
执行结果为：
执行结果为：
执行结果为：
更多案例可以参考：https://matplotlib.org/index.html
可能本文更多的是用的截图的形式来呈现的代码，但是考虑到一方面代码的学习更多的是需要动手，另
一方面大家看文章更多的是空余时间，用图片可能会更加的适合，如果不方便，可在下方评论，笔者定改正。
参考：
《自学Python》——编程基础、科学运算及数据分析
《Python数据可视化之Matplotlib实践》
