~day fifteen
安装mataplotlib
linux：install python3-matpoltlib
pip install --user matplotlib
windows：
15.1.3 在Windows系统中安装matplotlib在Windows系统中，首先需要安装Visual Studio。为此，请访问https://dev.windows.com/，单击Downloads，再查找Visual Studio Community——一组免费的Windows开发工具。请下载并运行该安装程序。接下来，需要下载matplotlib安装程序。为此，请访问https://pypi.python.org/pypi/matplotlib/，并查找与你使用的Python版本匹配的wheel文件（扩展名为.whl的文件）。例如，如果你使用的是32位的Python 3.5，则需要下载matplotlib-1.4.3-cp35-none-win32.whl。注意 如果找不到与你安装的Python版本匹配的文件，请去http://www.lfd.uci.edu/-gohlke/pythonlibs/#matplotlib看看，这个网站发布安装程序的时间通常比matplotlib官网早些。将这个.whl文件复制到你的项目文件夹，打开一个命令窗口，并切换到该项目文件夹，再使用pip来安装matplotlib：
用pip安装码头plotlib
绘制简单的折线图——plot（）
利用matplotlib绘图
#首先导入了模块pyplot，并给它指定了别名plt，以免反复输入pyplot，pyplot包含很多用于生成图表的函数
#创建列表传递给函数plot（），这个函数尝试根据这些数字绘制出有意义的图形，plt.show()打开matplotlib查看器，并显示绘制的图形。
修改图表线条大小及标题：
修改标签文字和线条粗细
#参数linewidth（见❶）决定了plot()绘制的线条的粗细
#函数title()（见❷）给图表指定标题。在上述代码中，出现了多次的参数fontsize指定了图表中文字的大小。
#函数xlabel()和ylabel()让你能够为每条轴设置标题（见❸）；
#而函数tick_params()设置刻度的样式（见❹），其中指定的实参将影响x轴和y轴上的刻度（axis='both'），并将刻度标记的字号设置为14（labelsize=14）。
指定x轴数据
#指定x轴数据，向plot（）提供数字，它默认其数据点对应的x坐标值为0，可用相应的列表值给x轴赋予数据。
scatter()绘制散点图
scatter（）绘制散点图并设置其样式
使用scatter（）绘制一系列的点
~day sixteen
自动计算数据建立坐标
#数axis()指定了每个坐标轴的取值范围（见❸）。函数axis()要求提供四个值：x和y坐标轴的最小值和最大值。
#plt.scatter(255, 255, edgecolor='none', s=20)
edgecolor='none'删除数据点的轮廓，相应调用修改为上述代码后，如果再运行scatter_squares.py，在图表中看到的将是蓝色实心点。
#matplotlib允许你给散点图中的各个点指定颜色。默认为蓝色点和黑色轮廓，在散点图包含的数据点不多时效果很好。
自定义颜色，使用参数c
#plt.scatter(255, 255, edgecolor='none',c='red', s=20)
使用RGB颜色模式
#使用颜色映射，从起始颜色渐变到结束颜色。在可视化中，颜色映射用于突出数据的规律，例如，你可能用较浅的颜色来显示较小的值，并使用较深的颜色来显示较大的值。
设置根据y轴来变化的颜色映射
#参数c设置成了一个y值列表，并使用参数cmap告诉pyplot使用哪个颜色映射。这些代码将y值较小的点显示为浅蓝色，并将y值较大的点显示为深蓝色。
#要了解pyplot中所有的颜色映射，请访问http://matplotlib.org/，单击Examples，向下滚动到Color Examples，再单击colormaps_reference。
设置为自动保存图表
实例
随机漫步
RandomWalk类只包含两个方法：__init__()和fill_walk()，其中后者计算随机漫步经过的所有点。
#choice()随机决策，我们将所有可能的选择都存储在一个列表中，并在每次做决策时都使用choice()来决定使用哪种选择（见❶）。在方法__init__中国描写的方法的参数，需要重新赋值。
#在❸处，我们创建了两个用于存储x和y值的列表，并让每次漫步都从点(0, 0)出发。
计算随机漫步所经过的点
#创建循环，直到达到需要的点数目。
x_direction = choice([1,-1])
x_distance = choice([0, 1, 2, 3, 4])
x_step = x_direction*x_distance
#沿x轴方向所走的方向与距离
#我们使用choice([1, -1])给x_direction选择一个值，结果要么是表示向右走的1，要么是表示向左走的-1（见❷）。接下来，choice([0, 1, 2, 3, 4])随机地选择一个0～4之间的整数，告诉Python沿指定的方向走多远（x_distance）。（通过包含0，我们不仅能够沿两个轴移动，还能够沿y轴移动。）
#如果y_step为正，就意味着向上移动，为负意味着向下移动，而为零意味着水平移动。如果x_step和y_step都为零，则意味着原地踏步，我们拒绝这样的情况，接着执行下一次循环（见❺）。
将x_values的最后的值与新增的值相加，即为下一个点的x轴的位置，再将最新的位置加入到列表x_values[ ]的末尾。
绘制随机漫步图
~day seventeen
颜色映射+多次漫步
#隐藏坐标轴：将看到一系列图形，看不到坐标轴
plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)
plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)
可以修改RandomWalk的点数量，即在类RandomWalk 里的5000为默认数，当init方法中只含有单一变量时，可以直接输入数字来改变默认值
调整尺寸以适合屏幕
#形参figsize指定一个元组，向matplotlib指出绘图窗口的尺寸，单位为英寸。Python假定屏幕分辨率为80像素/英寸，如果上述代码指定的图表尺寸不合适，可根据需要调整其中的数字。
调整尺寸
~day eighteen
使用pygal模拟掷骰子
安装pygal
pip安装命令
#你可能需要使用命令pip3而不是pip，如果这还是不管用，你可能需要删除标志--user。
pygal画廊
#要了解使用Pygal可创建什么样的图表，请查看图表类型画廊：访问http://www.pygal.org/，单击Documentation，再单击Chart types。每个示例都包含源代码，让你知道这些图表是如何生成的。
#创建一个掷骰子的类
骰子类
掷骰子实例，并将频次记录下来
randint（1， 6）计数，是计算1~6，包括6
range（1， 6）技术，计算1~5，不包括6
#用pygal绘制直方图
用pygal绘制直方图
#add()方法，传递值的标签与值的大小
#用rander_to_file()方法保存文件
掷两个不同的骰子
~day nineteen
提取csv文件
导入csv模块
#调用csv.reader()，并将前面所储存的文件对象（f）作为实参传递给它，创建一个与该文件相关联的阅读器（reader）对象。
#函数next（），调用它并将阅读器对象传递给它时，它将返回文件中的下一行。
header_row所包含的第一行文件头信息
调用enumerate（）来获取每个元素的索引及其值
实例，提取索引值以留后用
此处row【】所含数字与上图索引数有关
#阅读器对象从其停留的地方继续往下读取CSV文件，每次都自动返回当前所处位置的下一行。
#每次执行该循环时，我们都将索引1处（第2列）的数据附加到highs末尾（见❸）。
#matplotlib仅读取数字数据，我们用int（row【1】）转换数据来制作图表
~day twenty
改变图纸大小
#添加日期
模块datetime中的datetime类：方法：strptime（）：
#将包含所需日期的字符串作为第一个实参。第二个实参告诉Python如何设置日期的格式。在这个示例中，'%Y-'让Python将字符串中第一个连字符前面的部分视为四位的年份；'%m-'让Python将第二个连字符前面的部分视为表示月份的数字；而'%d'让Python将字符串的最后一部分视为月份中的一天（1～31）。
方法strptime（）
模块datetime（）中设置日期和时间格式的实参及含义
带日期的最高温度图表
#1.连续做多个空列表
#2.从第0列提取时间参数
#3.调用了fig.autofmt_xdate()来绘制斜的日期标签，以免它们彼此重叠。
#给图表区域着色：方法fill_between()，它接受一个x值系列和两个y值系列，并填充两个y值系列之间的空间
方法fill_between（）
#实参alpha：实参alpha指定颜色的透明度。Alpha值为0表示完全透明，1（默认设置）表示完全不透明。
错误检查
若其中一天的数据缺失，则Python无法处理其中一天的最高气温，因为它无法将空字符串（''）转换为整数。（例：death_valley_2014.csv）
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