1 概述
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腾讯、华为这些较大的科技公司的技术底蕴不仅仅是在于有人才，更在于有足够多的代码资源库，每开发一个项目，都会把相关数据、代码存进库里面。下次遇到类似的项目，可以直接查找库里的资源，在原代码上根据新任务需求增删改查，就完成一个新项目（类似）开发。
在电力系统中，操作票、指令票，也会存进系统里，遇到新任务时，会先查找库里的票，“旧篇重拟”，缩短编写难度和时间。
鉴于此，可以创建自己的库，相信几年下来，库里资源足够多，也很容易学习出成果啦。从而实现“一个新课题，只需要一人从0到1，后面的人能很快学完那个人的东西，然后从1到N；有了库，再不需要每个人都经历从0到1的苦”。
2 模板
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2.1 模板1—开始
#(1)Matplotlib 是Python中类似 MATLAB 的绘图工具,在任何绘图之前，我们需要一个Figure对象，可以理解成我们需要一张画板才能开始绘图。 #(2)fig 还是我们熟悉的画板， axes 成了我们常用二维数组的形式访问，这在循环绘图时，额外好用。 import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2) axes[0,0].set(title=‘Upper Left’) axes[0,1].set(title=‘Upper Right’) axes[1,0].set(title=‘Lower Left’) axes[1,1].set(title=‘Lower Right’) plt.show() #(3)axes和.pyplot对比：相信不少人看过下面的代码，很简单并易懂，但是下面的作画方式只适合简单的绘图，快速的将图绘出。在处理复杂的绘图工作时，我们还是需要使用 Axes 来完成作画的。 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30], color=‘lightblue’, linewidth=3) plt.xlim(0.5, 4.5) plt.show()
2.2 模板2----基本绘图（2D）
2.2.1 线
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2) ax0, ax1, ax2, ax3 = axes.flatten() axes[0,0].set(title=‘Upper Left’) axes[0,1].set(title=‘Upper Right’) axes[1,0].set(title=‘Lower Left’) axes[1,1].set(title=‘Lower Right’) x = np.linspace(0, np.pi) y_sin = np.sin(x) y_cos = np.cos(x) ax0.plot(x, y_sin) ax1.plot(x, y_sin, ‘go–’, linewidth=2, markersize=12) ax3.plot(x, y_cos, color=‘red’, marker=‘+’, linestyle=‘dashed’)
最后
不知道你们用的什么环境，我一般都是用的Python3.6环境和pycharm解释器，没有软件，或者没有资料，没人解答问题，都可以免费领取（包括今天的代码），过几天我还会做个视频教程出来，有需要也可以领取~
给大家准备的学习资料包括但不限于：
Python 环境、pycharm编辑器/永久激活/翻译插件
python 零基础视频教程
Python 界面开发实战教程
Python 爬虫实战教程
Python 数据分析实战教程
python 游戏开发实战教程
Python 电子书100本
Python 学习路线规划
