学习python可视化，matplotlib库学习，基本操作

本文介绍了Python数据可视化库matplotlib的基本操作，包括创建图像、设置坐标轴、添加图例和文字、绘制散点图、柱状图，以及如何实现图像叠加和画中画效果。通过实例展示了matplotlib在数据可视化中的常用技巧。

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一般用到matplotlib库或者子库会写成（as）plt，方便后面使用，也基本是一种共识。

基础操作

在画图前需要先plt.figure()生产一个图像

x = np.linspace(-3,3,50)
y1 = 2*x + 1
y2 = x**2

以上面的数据进行学习

关于图像

`plt.plot(x,y1)  # 可以设置具体参数，color、linestyle、lineswith、lable（这条线的名字）等等
plt.hlines(1,-1,2)  #  一条x∈（-1，2）y=1的直线   竖直线是 vlines(2,-1,3)   y∈（-1，3）x=2的直线

关于坐标轴

new_ticks = np.linspace(-1,2,5)   # -1~2中间平均出来5个数
plt.xticks(new_ticks)  # x轴变成 上面那5个数
plt.yticks([-2,-1,-0.5,1,2],[r"$really bad$",r"$bad$",r"$nomal$",r"$good$",r"$very good$"])   
# 上面这条  y轴在对应位置变成后面的标记
plt.xlim(-1,2)  # 现在x轴范围  y轴  ylim

ax = plt.gca()  # gca 获取当前坐标内容，spines要修改的那条边，   right\left\top\bottom
ax.spines['right'].set_color("none")
ax.spines['top'].set_color("none")
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.spines["left"].set_position(("data",1))

ax.xaxis.set_ticks_position("bottom")   # 将x轴的位置设置在底部
ax.spines