matplotlib学习——数据可视化基本处理

引：现打算将曾经学习的数据处理方面的知识回顾一下，并做成笔记，从matplotlib开始记起

----环境搭建：使用Anaconda，较为方便，如果认为不需要过多的东西，可以使用pip安装
pip安装命令：pip3 install matplotlib
Anaconda下载地址：https://www.anaconda.com/download/
修改Anaconda中的python版本：conda installl python='版本号'

----基本使用方法：

#导入模块
from matplotlib import pyplot as plt    #一般可命名为plt，方便使用
import random   #为后面创建坐标数据设计随机数用到
from matplotlib import font_manager

my_font = font_manager.FontProperties(fname=r'C:\Users\24015\Desktop\msyhbd.ttc')   #将字体实例化

plt.figure(figsize=(10,4),dpi=80)   #图像配置，figsize=('横','纵'),dpi='每英寸像素数量'
y_1 = [random.randint(0,10) for j in range(10)]  #随机生成10个数，在0-10内，后为纵坐标数据使用
y_2 = [random.randint(0,10) for k in range(10)]  #随机生成10个数，在0-10内，后为纵坐标数据使用
y_3 = [random.randint(0,10) for l in range(10)]  #随机生成10个数，在0-10内，后为纵坐标数据使用
y_4 = [random.randint(0,10) for m in range(10)]  #随机生成10个数，在0-10内，后为纵坐标数据使用
x = ['数量{}'.format(i) for i in range(len(y_1))]   #创建横坐标，与y轴的数据量对应

plt.plot(x,y_1,label='Y_1',linestyle='--')    #开始绘制图表1，为图表添加图例，label='名称'，此处可以给线设定color，linestyle
plt.plot(x,y_2,label='Y_2',linestyle='-.')    #开始绘制图表2
plt.plot(x,y_3,label='Y_3',line