绘制2D图
折线图plot
散点图scatter
柱形图bar
基本绘制：bar的参数设置、设置颜色、描边、设置填充、设置刻度标签
堆叠柱状图：柱状图坐标从默认bottom、left设定到top、ri
条形图barh
饼图pie
面积图(堆积折线图) stackplot
雷达图plot
<开启角度图，设置角度标签>
箱线图boxplot
环形图pie
<设置wadgeprops={width=0.3,edgecolor='w'}饼弧宽度和边框颜色>
等高线 contour/contour<三维数，cmap设定颜色>
词云图imshow<第三方库：jieba、wordcloud/stylecloud>
热力图imshow/seaborn<第三方库seaborn>
1.用plt.imshow函数绘制热力图
imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None,alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, shape=None,filternorm=1, filterrad=4.0, imlim=None, resample=None, url=None, hold=None,data=None, **kwargs)
X为数组，数组矩阵重构，可使用reshape函数
2.使用第三方库seaborn.heatmap绘制热力图
seaborn.heatmap(data,vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None,fmt='.2g', annotkws=None, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True,cbarkws=None, cbar_ax=None, square=False, ax=None, xticklabels=True, yticklabels=True,mask=None, **kwargs)
3.imshow()与seeborn.heatmap的区别：
——seeborn.heatmap能直接把颜色调出来，cbar=False取消颜色棒的显示，默认为True
plt.imshow()需要另外调用一个函数plt.colorbar()。其中plt.colorbar() 参数shrink的值为bar的压缩尺寸，默认为1
——seaborn.heatmap能在图表显示数据，参数annot=True
难点
在同一坐标轴中画不同类型的图，设置坐标轴的格式
绘制不同坐标系的图形
绘制标定线
从文件获取数据---清洗数据
图表figure对象和坐标Axes的使用区别
从外部文件提取数据，如txt、excel等
从网络抓取数据
绘制2D图：K线图、仪表盘、
绘制3D图
扩展阅读
Matplotlib 中文用户指南
<matplotlib的用户指南分为三个等级：入门，中级，高级>
