matplotlib：最流行的Python底层绘图库，主要做数据可视化图表，名字取材于MATLAB，模仿MATLAB构建
基本使用：
- x和y的长度必须一致
- figure()方法用来设置图片大小
- x，y轴的刻度用可迭代对象进行设置，步长影响刻度的密集程度
1 from matplotlib import pyplot as plt
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4 x = range(2, 26, 2)
5 y = [15, 13, 14.5, 17, 20, 25, 26, 26, 24, 22, 18, 15]
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7 #设置图片大小
8 plt.figure(figsize=(16, 8), dpi=80)
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10 # 设置x轴的刻度,步长决定x轴的密集程度，也可以用列表推导式(涉及到小数的时候就要用列表了)
11 plt.xticks(range(2, 26, 2)) # 等同于：[x for x in range(2, 26, 2)]
12 plt.yticks(range(min(y), max(y)+1)) # 设置y轴的刻度，这样设置比较合适
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14 plt.plot(x, y) # 绘图
15 plt.savefig('./t1.png') # 保存
16 plt.show() # 展示图形
题目：如果列表a表示10点到12点的每一分钟的气温，绘制折线图观察每分钟气温的变化
a = [random.randint(20, 35) for i in range(120)]
- matplotlib库默认不支持中文，需要配置，下面是其中一种方法
- 刻度设置为字符串的时候，字符串列表必须与原数字刻度列表长度一致
1 import random
2 from matplotlib import pyplot as plt
3 import matplotlib
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5 # windows和linux可以这样让其支持中文
6 font = {
7 'family': 'MicroSoft YaHei',
8 'weight': 'bold',
9 }
10 matplotlib.rc('font', **font)
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13 # 如果列表a表示10点到12点的每一分钟的气温，绘制折线图观察每分钟气温的变化
14 # a = [random.randint(20, 35) for i in range(120)]
15 x = range(120)
16 y = [random.randint(20, 35) for i in range(120)]
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18 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) # 设置图片大小
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20 # 调整x轴的刻度
21 _xtick_label = ['10点{}分'.format(i) for i in range(60)]
22 _xtick_label += ['11点{}分'.format(i) for i in range(60)]
23 # 取步长，数字和字符串一一对应，数据的长度一样，原先第一个参数对应的数字变为第二个参数的字符串，rotation使字符串旋转90度
24 plt.xticks(list(x)[::5], _xtick_label[::5], rotation=45) # 转化为列表，列表可以取步长，两个参数的长度必须一致
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26 # 添加描述信息
27 plt.xlabel('时间')
28 plt.ylabel('温度/单位(摄氏度)')
29 plt.title('10点到12点每分钟气温的变化情况')
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31 plt.plot(x, y)
32 plt.show()