import matplotlib.pyplot as plt
导入pyplot模块。
plt.subplot() 函数
在一张图片中绘制一个或多个图表。
plt.show()函数
打开Matlablip查看器并显示绘制的图表。
plot()????????（图片中各个图表的）方法
尝试根据给定的数据以有意义的方式绘制图表。
- 参数设置：
- 括号中不添加参数，运行plt.show后为空白图，如下图：????????
? - 括号中的参数为一个列表，列表元素表示y轴的坐标值，x轴默认从0开始，依次加1。
- 括号中的参数为两个列表，第一个列表中的元素表示x轴的坐标值，第二个列表中的元素表示y轴的坐标值。
- 除此之外还可以添加线宽（linewidth=某常数）等参数，参数之间没有先后顺序的要求，之间用‘,‘隔开。
接下来是关于设置图表标题，坐标轴标签等的一系列指令，与matlab中的指令有类似之处。
set_title()????????（图片中各个图表的）方法? ? ? ? 设置图表标题
set_xlabel()? ? ?（图片中各个图表的）方法????????设置图表x轴标签
set_ylabel()? ? ?（图片中各个图表的）方法????????设置图表y轴标签
以上三个方法有两个参数：第一个为标签名称，用?“”?引用，标签名称最好使用英文，以避免运行报错的情况；第二个为标签字号大小（fontsize=某常数）。
tick_params()????????（图片中各个图表的）方法
设置刻度的样式，拥有两个参数：第一个为指定坐标轴刻度数字的大小（x轴：axes='x'；y轴：axes='y'；x轴和y轴：axes='both'）；第二个为指定刻度标记的字号大小（labelsize=某常数）。?
内置样式的设计
plt.style.use()
matplotlib定义好的样式，设置好了合理的背景色、网格线、线条粗细、字体、字号等。
参数为matplotlib的中的内置样式名称（注意：需要用引号引起来），具体名称可以在终端会话中输入plt.style.available的指令进行查询。
绘制散点图
scatter()????????（图片中各个图表的）方法
- 参数
- 参数情况与plot()方法的1-3一致，散点图就不存在线宽的设置而是需要进行点大小的设置。
- 点的大小（s=某常数）。
- 点的颜色（c='某颜色的英文'或c=(三个0-1数值代表RGB的值)）。
- 注意：表示两坐标的列表必须放在前面，后面对于点的设置顺序可以随意。
scatter() vs plot()
scatter()?是绘制散点图的方法，只对提供x坐标和y坐标的点进行绘制。plot()则是将提供x坐标和y坐标的点用线连接起来（即根据给定的数据以有意义的方式绘制图表）。
如果需要进行某已知表达式的函数的图像绘制，可以用scatter()+循环来完成。
如，绘制二次函数：
x_values = range(1, 1001) #x轴的列表元素 y_values = [x**2 for x in x_values] #y轴的列表元素