matplotlib的基础使用

#设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)

#设置图表标题，并给坐标轴加上标签
plt.title("Square Numbers",fontsize=32)
plt.xlabel("Value",fontsize=4)
plt.ylabel("Square of Value",fontsize=24)

```python
plt.plot(squares,linewidth=5)

可以设置线条的粗细,多次出现的fontsize指定了图标中文字的大小,axis='both意义是可以让指定的实参影响x和y轴，当你向plot函数提供一系列数字时候，它假设第一个数据点对应的x坐标为0，如果给plot提供输入和输出值，那么它就无须对输出值的生成方式作出假设。意思就是第一个点的x坐标不再默认为0
scatter()函数，可以绘制单个点，并向它传递一对x和y坐标，它将在指定位置绘制一个点。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(2,4,s=200)
plt.title("Square Numbers",fontsize=24)
plt.xlabel("Value",fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Numbers",fontsize=14)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14)
plt.show()

s=200可以用来设置点的尺寸。而如果要绘制一系列的点，可以向scatter传递两个分别包含x值和y值得列表

plt.axis([0,1100,0,1100000])
可以设置每个坐标轴的取值范围

```python
plt.scatter(x1,y,c=y,cmap=plt.cm.gist_rainbow,s=20)
其中参数c是颜色，可以是'red'也可以是0-1的三元rgb元组，edgecolor的作用是删除数据点的轮廓,cmap=plt.cm.gist_rainbow用来产生颜色映射.