如何最简便的利用Python实现数据可视化？当然离不开matpl

01|Figure和Subplot:

matplotlib的图像全部在figure对象里面，就像是一片画布。figsize是figure的一个设置大小的属性。一个figure里面可以有无数个subplot，用来存放坐标系。

python程序开始的时候加上程序开头加“%matplotlib”，可以显示figure，若是不加就跳不出figure图框。但是”%matplotlib inline“是直接表示在编程界面中的，不会再次跳出做图框的。

若是未指定在某个ax上作图，matplotlib则会默认选择在最后的那个ax，若是没有则建立一个绘制。举个没有指定的例子：

我们可以一次性建立许多个图框，接着在使用的时来实行索引使用就可以了。看下图中的subplots(2,3)就是一次性创建两行三列个坐标，然而axes[0,1]表明使用第0行第2列对应的图框。

02|颜色，标记和线型:

经常使用的颜色，用其英文的首字母来代替。

标记是用在线性图上来强调实际数据点而使用的。

线性则可以表示线的外形。

03|刻度、标签和标题:

04|图例：

添加subplot时，传入label参数后调用ax.legend()或plt.legend()就可以了。

05|Pandas作图：

matplotlib并不是什么很高级的工具，想要成功组装一张图表，必须使用到它的各类组件才可以实现。

这是由于建造一张完好的图表必须使用到这些，可是matplotlib要实现此功能必须编写很多行代码，然而pandas也许只要几行代码就能够轻松实现！