matplotlib基本操作(二) (附完整代码)

今天这篇继续来记录一下matplotlib的一些操作，让我们画的图更加的规范和美观

目录：
point1 画出漂亮的函数曲线
point2 单式条形统计图
point3 复式条形统计图

首先还是导入模块，显示中文标签和正负号

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来显示正常的中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号

这里以正弦函数为例，按照上一篇博客的方法我们画出来的图像是这样的

但实际上我们数学中应用的图像应该是这样的

所以怎么从第一个图变到第二个图呢？这就是第一个记录的point。

Point1 画出漂亮的函数曲线

首先我们先定义范围，写出函数关系

x = np.linspace(-10,10,1000)
y = np.sin(x) 

之后我们用plt.gca()命令来对坐标轴进行操作
gca----> Get Current Axes （获得当前轴）
plt.plot()实际上会通过plt.gca()获得当前的Axes对象ax，然后再调用ax.plot()方法实现真正的绘图 。
比如我们对四个坐标轴都进行一下操作，标注颜色

ax = plt.gca()
ax.spines["right"].set_color('red') #对右边的线进行操作，right要有引号
ax.spines["left"].set_color('yellow')
ax.spines["top"].set_color('brown')
ax.spines["bottom"].set_color('blue')

那如果想要坐标轴消失怎么办呢？我们当然可以把颜色设置成white，针对上面这种情况当然可以，但如果背景色不是白色呢？就不再适用了。所以我们可以把颜色设置为none，来试一下

ax = plt.gca()
ax.spines["right"].set_color('none') 
ax.spines["top"].set_color('none')

接下来就是设置坐标轴的刻度和移动坐标轴

#把x轴的刻度