个人理解：plt--画本 figure--产生画纸
子图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt #解决能显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #指定默认字体 SimHei为黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 plt.title("图标题",fontsize=24) #图的标题
plt.xlabel("x轴标题")
plt.ylabel("y轴标题") x=np.arange(0,10,1)
fig=plt.figure() #定义一个图纸
#figsize=(4,4) 设置窗口大小 参数是个元组，单位：英寸
#facecol)or='#FF0000'：可选参数，表示窗口的背景颜色，如果没有提供则默认为figure.facecolor
#edgecolor:可选参数，表示窗口的边框颜色，如果没有提供则默认为figure,edgecolor ??
#frameon:可选参数，表示是否绘制窗口的图框，默认是 ???
#clear=True:可选参数 清除画纸的内容 ??
#dpi参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，缺省值为80 1英寸等于2.5cm,A4纸是 21*30cm的纸张
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1) #添加子图
#将画布分割成2行2列，图像画在第1块
ax1.plot(x,x) #在指定子图上画图
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2) #添加子图
ax2.plot(x,-x) plt.show()
效果
画多个图：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt #解决能显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #指定默认字体 SimHei为黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 x=np.arange(0,10,1)
fig=plt.figure() #定义第一个图纸
ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)
ax1.plot(x,x) fig2=plt.figure() #定义第二个图纸
ax2 = fig2.add_subplot(1,1,1)
ax2.plot(x,-x) plt.show()
画网格：
方法一：plt法
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt #解决能显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #指定默认字体 SimHei为黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 x=np.linspace(-10,10,10)
y=x**2
plt.plot(x,y,linestyle=':',color='red',marker='o') #画直线
plt.grid(b=True,color='r',linewidth='2',linestyle=':',axis='both') #画出网格
#参数b 是否画出网格；默认False,不画网格
#color 网格线颜色
#linewidth 网格线粗细
#linestyle 网格线的样式：虚线
#axis 设置哪个方向画出网格线，选项有：x、y、both(xy都画) plt.show()
对象法：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt #解决能显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #指定默认字体 SimHei为黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 x=np.linspace(-10,10,10)
y=x**2 fig=plt.figure() #定义一个画纸
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(x,y,linestyle=':',color='red',marker='o') ax.grid(b=True,color='r',linewidth='',linestyle=':',axis='both') #画出网格
#参数b 是否画出网格；默认False,不画网格
#color 网格线颜色
#linewidth 网格线粗细
#linestyle 网格线的样式：虚线
#axis 设置哪个方向画出网格线，选项有：x、y、both(xy都画) plt.show()
图例：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt #解决能显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #指定默认字体 SimHei为黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 x=np.linspace(0,10,10)
y=x**2 fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(x,y,linestyle=':',marker='o',color='r',label='1图')
ax.plot(x,x,color='b',label='2图')
ax.plot(x,-x,color='y',label='3图')
ax.legend(loc=0,ncol=3) #画出图例
# loc: 表示位置，包括'upper right','upper left','lower right','lower left'等
# bbox_to_anchor: 表示legend距离图形之间的距离，当出现图形与legend重叠时，可使用bbox_to_anchor进行调整legend的位置
# 由两个参数决定，第一个参数为legend距离左边的距离，第二个参数为距离下面的距离
#'upper right'=1;'upper left'=2;'lower left'=3;'lower right'=4; 0 自适应找位置
#ncol 图例的列数
plt.show()
坐标轴：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import datetime #解决能显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #指定默认字体 SimHei为黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 x=np.linspace(1,10,10)
y=x**2 fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(2,1,1)
ax.plot(x,y,linestyle=':',marker='o',color='r')
bx=plt.gca() #获取当前坐标轴
bx.locator_params(nbins=10) #设置x和y坐标轴分成n个格
#bx.locator_params('x',nbins=10) #设置x坐标轴分成n个格
# bx.locator_params('y',nbins=10) #设置y坐标轴分成n个格
bx.axis([0,5,0,20]) #设置x轴和y轴的坐标范围
#参数1 参数2 x轴坐标范围
#参数3 参数4 y轴坐标范围 ax.set_xlim(1,10) #设置x坐标轴范围
ax.set_ylim(1,50) #设置y坐标轴范围 #设置坐标显示范围和刻度【不知如何交互】
my_x_ticks = np.arange(0, 11, 1)
#参数1 参数2 显示的坐标范围 参数3 刻度间距
#顾头不顾尾
my_y_ticks = np.arange(0, 51, 4)
dx=plt.xticks(my_x_ticks)
dy=plt.yticks(my_y_ticks) ax1=fig.add_subplot(2,1,2) #处理日期数据
start=datetime.datetime(2015,1,1)
stop=datetime.datetime(2015,1,11)
delta=datetime.timedelta(days=1) #时间间隔为1天
#delta = datetime.timedelta(microseconds=500000) # 0.5秒为间隔
dates=mpl.dates.drange(start,stop,delta) #以指定的间隔产生序列
date_format=mpl.dates.DateFormatter('%m-%d') #格式
ax1.xaxis.set_major_formatter(date_format) #设置x轴的数据格式 ax1.plot_date(dates,x) #画包含日期数据的点或直线
fig.autofmt_xdate() #画纸x轴数据自适应 ax1.twinx() #添加一个y坐标轴
ax1.twiny() #添加一个x坐标轴 plt.show()
画注释：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import datetime #解决能显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #指定默认字体 SimHei为黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 fig=plt.figure() #定义第一个图纸
x=np.arange(-10,11,1)
y=x**2
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(x,y)
ax.annotate('这是底部',xy=(0,1),xytext=(0,20),arrowprops=dict(facecolor='y',shrink=0.08,frac=0.1,headwidth=10,width=5)) #画注释
#箭头是从xytext的坐标画到xy的坐标
#参数1 注释文字 #参数2 xy 箭头的坐标 #参数3 xytext 注释文字的起始坐标
#facecolor='y' 设置颜色
#shrink=0.08 <1 箭头收缩比,离文字的距离
#frac=0.1 箭头头部所占据的比例 ?????
#headwidth=10 箭头头部的宽度，以点为单位
#width=5 箭身宽度 plt.show()
还有高级注释，请看 https://blog.****.net/wizardforcel/article/details/54782628
文字：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import datetime #解决能显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #指定默认字体 SimHei为黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 fig=plt.figure() #定义第一个图纸
x=np.arange(-10,11,1)
y=x**2
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(x,y)
ax.text(5,20,'文字注释',family='SimHei',size=25,verticalalignment="top",horizontalalignment="right",color='r',style='italic') #文字
#参数1 参数2 坐标
#参数3 文本
#size:表示字体大小
#verticalalignment：垂直对齐方式 ，参数：[ ‘center’ | ‘top’ | ‘bottom’ | ‘baseline’ ]
#horizontalalignment：水平对齐方式 ，参数：[ ‘center’ | ‘right’ | ‘left’ ]
#字体
#color 文字颜色 ax.text(5,60,'文字注释',size=25,weight='bold',alpha = 0.9,style = "oblique",bbox = dict(facecolor = "b", alpha = 0.2))
#style = "italic" 斜体 ？？？
## alpha 设置字体的透明度
# bbox 给字体添加框，alpha 设置框体的透明度， facecolor 设置框体的颜色
#weight=0.5 (0-1000) 粗细 ??? plt.show()
画数学公式：
官网资料：https://matplotlib.org/users/mathtext.html
$作为开始和结束
符号的表示：
小写希腊字母：
大写希腊字母：
Delimiters：
大符号：
标准函数名：
等等
ax.text(2,4,r'$\alpha_i \beta_j \pi \lambda \omega $',size=25) #画公式
# 参数1 参数2 坐标
# r 不转义
# _ 下标 效果：
ax.text(4,4,r'$sin(0)=cos(\frac{π}{2}) $',size=15)
# \frac{}{} 分号：第一个大括号里的内容是分子，第二个大括号里的内容是分母
效果：
ax.text(2,2,r'$\lim_{x \rightarrow y} \frac{1}{x^3} $',size=15)
# \lim 极限符号
效果：
ax.text(4,2,r'$\sqrt[4]{x} =\sqrt[2]{y}$',size=15)
# \sqrt[3]{x} 开根号
效果：
ax.text(4,2,r'$\sqrt[4]{x} =\sqrt{y}$',size=15)
开平方时 平方可以省略 
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