前言
本章来说一下绘图，毕竟在软硬件行业，设备端的日志有了，前面也讲了抽取数据，怎么能不绘图呢。
在工作中，我也是经常会遇到研发有这样的需求，把数据整理出来，做成图，便于分析BUG。不会写怎么办？？？
那就只有使用Excel手动筛选洛，虽然比较的耗时间，不过还是可以完成的。但是做的图，样式又有限制，所以，这时候，可以考虑考虑学一下代码了。
matplotlib
下载
matplotlib python -m pip install matplotlib
如果下载太慢了就；
pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
简单绘图
本章，从最简单的方式开始，三行代码绘制一个图
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4]) plt.show()
设置XY轴
设置XY轴也是两行代码的事情，极其简单易用。
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4],[8,9,10,11]) plt.show()
修改图形属性
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4],[8,9,10,11],'ro') plt.show()
XY轴间距--axis
这里就开始多一行代码了
import matplotlib.pyplot as plt plt.axis([0,5,0,20]) plt.plot([1,2,3,4],[8,9,10,11],'ro') plt.show()
设置标题
import matplotlib.pyplot as plt plt.axis([0,5,0,20]) fontdict={"family": "KaiTi", "size": 15, "color": "r"} plt.title("数据",fontdict=fontdict) plt.plot([1,2,3,4],[8,9,10,11],'ro') plt.show()
fontdict是用来设置字体样式的，费用重要，后续基本上都是用的这个方式。
小结
matplotlib绘图，上手极其的简单，本章的内容，对于我们完全足够使用了，唯一需要处理的地方就在数据源，看数据源直接从log中处理获得，还是从excel、csv中获取。
最后：干活想偷懒，推荐学Python吧，对于办公自动化来说，真的可以省去不少的时间。
