Matplotlib 数据可视化模块。 Matplotlib 能够创建多数类型的图表，如条形图，散点图，饼图，堆叠图，3D 图和地图图表等
。
一、matplotlib安装（python 3.6）
进入cmd命令行输入pip3 install matplotlib
pip3 list （查看安装的包）
在PyCharm中引用这些包
二、绘制简单的折线图
1、绘制简单的折线图
#绘制简单的折线图
#导入模块pyplot,并给它指定别名plt
import matplotlib.pyplot as plt
input_value=[1,2,3,4,5] #输入值
squares=[1,4,9,16,25] #输出值
#plt.plot(squares)
plt.plot(input_value,squares,linewidth=5) #设置线条的粗细
plt.title("Square Numbers",fontsize=24) #给图标指定标题
plt.xlabel("Value",fontsize=14) #为x轴设置标题
plt.ylabel("Square of value",fontsize=14) #为y轴设置标题
plt.tick_params(axis='both',labelsize=14) #设置刻度标记大小
plt.show() #打开matplotlib查看器
2、使用scatter绘制散点图
#使用scatter()绘制散点图
#plt.scatter(2,4,s=200)#绘制单个点坐标x=2,y=4；实参s设置点的尺寸
x_values=[1,2,3,4,5]
y_values=[1,4,9,16,25]
plt.scatter(x_values,y_values,s=100) #绘制一系列点
plt.title("Square Numbers",fontsize=24) #给图标指定标题
plt.xlabel("Value",fontsize=14) #为x轴设置标题
plt.ylabel("Square of value",fontsize=14) #为y轴设置标题
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14) #设置刻度标记大小
plt.show()
#自动计算数据
x_value=list(range(1,1001))
y_value=[x**2 for x in x_value]
plt.scatter(x_value,y_value,edgecolors='none',s=40)
plt.axis([0,1100,0,1100000]) #设置每个坐标轴的取值范围
#c='red'设置颜色为红色，edgecolors='none'删除数据点的轮廓
#c=(0,0,0.8)可以使用RGB颜色模式自定义颜色
plt.scatter(x_value,y_value,c='red',edgecolors='none',s=40)
#使用颜色映射colormap,从起始颜色渐变到结束颜色
#参数c=y_value是根据每个点的y值来设置其颜色，参数cmap表示使用哪个颜色映射
plt.scatter(x_value,y_value,c=y_value,cmap=plt.cm.Blues,edgecolors='none',s=40)
#自动保存图标用plt.savefig()
#第一个参数是保存文件名，第二个参数是将图标多余的空白区域剪掉
plt.savefig('squares_plot.png',bbox_inches='tight')