2. 显示库之matplotlib(折线图绘制)

实现内容：
    1.折线图绘制和保存图片
        1.折线绘制 
        plt.plot(x, y, color=, linestyle=, label=)
            x: 横坐标数值
            y: 纵坐标数值
            color: 折线颜色
            linestyle: 线条样式
            label: 折线标签
        2.图片保存
        plt.savefig(path)
            path: 图片保存位置
        3.画布的设置
        plt.figure(figsize=(), dpi= )
            figzize：传入元组，第一个数值为长，第二个数值为宽
            dpi：dot per inch，每英尺的点数，即可以设置清晰度和分辨率
    2.在辅助显示层上完善折线图
        1. 更改x、y坐标轴的刻度
            plt.xticks(x, x_)
                x是修改之前的值
                x_是修改之后的值
            plt.yticks(y)
                y是传入的一个迭代器
        2. 中文显示问题
            plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
            plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号
        3. 网格显示
            plt.grid(True, linestyle=, alpha=)
                True: 代表的是，显示网格
                linestyle: 网格的样式
                alpha: 网格线的透明度
        4. 添加xy轴和标题
            1. x轴y轴标题
                plt.xlabel('')
                plt.ylabel('')
            2. 标题
                plt.title('')
    3.在图像层上完善折线图
        1. 多个plot
        2. 图例显示
            plt.legend(loc=)
                loc: 代表的是图例的位置，best、lower left、lower right、upper left、 upper right、center left、center right
    4.多个坐标系的显示-plt.subplots（面对对象的画图方法）
        面向对象的画图方式和面向过程的画图过程并不想通过，主要注意的方面如下：
            1. 画布的建立方式
                plt.subplots(nrow=, ncol=, figsize=, dpi=)
                    1. nrow: 有几行图
                    2. ncol: 有几列图
                    3. figsize和dpi与figure的相同
                    4. return为figure和axes（图的个数）
            2. x轴和y轴的设置方法不同
                plt.xlabel-->axes[i].set_xlabel
                plt.ylabel-->axes[i].set_ylabel
                plt.xticks(x, x_)-->axes[i].set_xticks(x) + axes[i].set_xticklabels(x_)
                plt.yticks(y)-->axes[i].set_yticks(y)