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4. 标记边缘颜色 (markeredgecolor) 和 标记面颜色 (markerfacecolor)
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plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False一、使用plot()绘制折线图
（一）、常用参数
1. 颜色 (color)
color参数用于指定线条的颜色。它可以使用颜色名称、十六进制值或RGB元组等形式。
plt.plot(x, y, color='red') # 使用颜色名称
plt.plot(x, y, color='#FF0000') # 使用十六进制值
plt.plot(x, y, color=(1, 0, 0)) # 使用RGB元组
2. 线型 (linestyle)
linestyle参数用于指定线条的样式，例如实线、虚线、点划线等。
plt.plot(x, y, linestyle='-') # 实线
plt.plot(x, y, linestyle='--') # 虚线
plt.plot(x, y, linestyle='-.') # 点划线3. 标记 (marker)
marker参数用于指定数据点的标记类型，例如圆圈、方块、三角形等。
plt.plot(x, y, marker='o') # 圆圈
plt.plot(x, y, marker='s') # 方块
plt.plot(x, y, marker='^') # 三角形4. 标记边缘颜色 (markeredgecolor) 和 标记面颜色 (markerfacecolor)
这两个参数用于分别指定标记的边缘颜色和面颜色。
plt.plot(x, y, marker='o', markeredgecolor='blue', markerfacecolor='yellow')
5. 标记大小 (markersize)
markersize参数用于指定标记的大小。
plt.plot(x, y, marker='o', markersize=8)6. 线宽 (linewidth)
linewidth参数用于指定线条的宽度。
plt.plot(x, y, linewidth=2)7. 图例 (label 和 legend)
label参数用于为数据系列指定标签，而legend函数则用于显示图例。
plt.plot(x, y1, label='Series 1')
plt.plot(x, y2, label='Series 2')
plt.legend()延伸：图例和颜色结合
方法一：
plt.plot(x,y1,color='red',label='s1')
plt.plot(x,y1,color='blue',label='s2')
plt.legend()
方法二：
lines = [plt.plot(x, y1, color='red')[0], plt.plot(x, y2, color='blue')[0]]
plt.legend(lines,['s1','s2'])
8. 标题 (title)
title参数用于设置图形的标题。
plt.plot(x, y)
plt.title('My Plot Title')9. 横轴和纵轴标签 (xlabel 和 ylabel)
xlabel和ylabel参数分别用于设置横轴和纵轴的标签。
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X-axis Label')
plt.ylabel('Y-axis Label')（二）、案例
案例一：绘制天气折线图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(4,19) #范围 4-18
y_max = np.array([32,33,34,34,33,31,30,29,30,29,26,23,21,25,31])
y_min = np.array([19,19,20,22,22,21,22,16,18,18,17,14,15,16,16])
plt.plot(x,y_max)
plt.plot(x,y_min)
plt.show()
案例二：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]
x = np.arange(4,19) #范围
y_max = np.array([32,33,34,34,33,31,30,29,30,29,26,23,21,25,31])
y_min = np.array([19,19,20,22,22,21,22,16,18,18,17,14,15,16,16])
方法一：
#plt.plot(x,y_max,color='red',label='最高气温')
#plt.plot(x,y_min,color='blue',label='最低气温')
#plt.legend()
方法二：
lines = [plt.plot(x, y_max, color='red')[0], plt.plot(x, y_min, color='blue')[0]]
plt.legend(lines,['最高气温','最低气温'])
plt.title("北京市未来15天天气变化")
plt.xlabel("日期")
plt.ylabel("温度")
plt.show() 
案例三：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]
x = np.array([1,2,3])
y1 = np.array([20,5,6])
y2 = np.array([7,15,9])
y3= np.array([10,2,12])
plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=5,label='y1')
plt.plot(x,y2,linestyle='-.',label='y2')
plt.plot(x,y3,marker='^',markeredgecolor='DarkOrange',markerfacecolor='yellow',markersize=10,label='y3')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('值')
plt.legend()
#plt.plot(x,y1,x,y2,x,y3)
plt.title("常见参数")
plt.show() 
二、使用bar()绘制柱形图/堆积柱形图
（一）、常用参数：
1、函数参数
1.1 X ，Y
柱体放置的x轴坐标， 浮点型或类数组对象
x = np.arange(5)
#x = np.array([1,2,3,4,5])
y = np.array([10,8,7,11,13])
1.2 tick_label 对横坐标重新命名
命名为 ['天猫','京东','抖音','拼多多','淘宝'],使用tick_label参数,能够实现与xticks()函数相同的效果
1.3 width 柱体宽度
浮点型或类数组对象，默认为浮点型取值0.8
bar_width = 0.4
1.4 bottom 柱体y轴的起始位置
各柱体的底部从哪个值开始，默认从0开始
1.5 align 对齐方式
柱体与横轴坐标X的对齐方式，即横坐标的位置，默认中间
展示在左边缘 align = ‘edge’
align在右边缘，需要同时设置width参数为负值且align为edge
1. 6 color 修改柱形图填充颜色
柱体颜色，取值为单个颜色或者颜色列表，当为颜色列表时，柱状图将循环使用给定颜色
1.6.1 所有柱形图为同一个颜色
1.6.2 柱形图颜色不唯一
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