資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：先從最常見的圖形開始折線圖條形圖柱狀圖散點圖圓形圖。追蹤和的過程對用戶是隱形的，我們只需要知道每次調(diào)用繪圖方法，該繪圖效果都會呈現(xiàn)在當前中就可以了后面會講如何手動變更當前和折線圖條形圖柱狀圖散點圖圓形圖分別對應(yīng)著中的五個繪圖函數(shù)。
利用 Matplotlib 繪制數(shù)據(jù)圖形（一）
了解了 Matplotlib 的基本知識之后，我們就可以開始上手試試畫圖了。
先從最常見的圖形開始：折線圖、條形圖、柱狀圖、散點圖、圓形圖。
我不得不說本 Part 實際上都是沒有什么邏輯的語法規(guī)定，會比較無聊。不過這一 Part 又最有用，因為看完之后用 Matplotlib 繪圖就沒什么問題了（如果你對圖形細節(jié)沒什么要求的話～）
用于繪圖的數(shù)據(jù)因為最近搞了個預測招商銀行股價的比賽，部分繪圖就直接用這個數(shù)據(jù)了。
import tushare as ts
pro = ts.pro_api("***********************")# *** 為注冊 tushare 后分配的 token
cmb = pro.daily(ts_code="600036.SH", start_date="20190301", end_date="20190510")
動手之前，還得再多說一點
在利用 Matplotlib 繪制數(shù)據(jù)圖形（一）中我寫過：如果你想用 Matplotlib 繪圖，需要創(chuàng)建至少一個 fig 且其中包含一個 axes。
fig,ax_1 = plt.subplots()
但是我們又常見下面的寫法：
沒有手動創(chuàng)建 fig 和 axes 怎么也出圖了呢？
答案是：如果調(diào)用了 plt 的繪圖方法，但是 plt 卻沒有追蹤到 fig 和/或 axes ，plt 會默認創(chuàng)建新的 fig 和/或 axes（Matplotlib 的兩套 API）。
plt 追蹤 fig 和 axes 的過程對用戶是隱形的，我們只需要知道每次調(diào)用 plt 繪圖方法，該繪圖效果都會呈現(xiàn)在當前 axes 中就可以了（后面會講如何手動變更 plt 當前 fig 和 axes)
OK, Matplotlib折線圖、條形圖、柱狀圖、散點圖、圓形圖分別對應(yīng)著 Matplotlib 中的五個繪圖函數(shù)：plot()、bar()、hist()、scatter()、pie()。
plt.plot([x],y) #注意這里的 x 其實是可選的，但實際使用中僅傳入 y 比較少見 plt.scatter(x,y) plt.bar(x,height) #保持和官方文檔一致，使用 height 代替 y plt.hist(x) plt.pie(x)
其中 .plot() x 可選的意思是：如果僅傳入一個位置參數(shù)的話，函數(shù)默認用戶傳入的是 y，x 則默認為序列 [0,1,2,3,4,....]與 y 的數(shù)據(jù)一一對應(yīng)。所以之前我繪制的圖形僅傳入了 "open" 一個變量是沒問題的。
不過上面的折線圖沒有什么意義，折線圖實際中用的比較多的是時間序列，因為折線圖反應(yīng)了的是前后有內(nèi)在聯(lián)系的變化。
所以很多時候折線圖 x 軸是時間，y 軸為數(shù)據(jù)：
plt.plot("trade_date","open",data = cmb)
不過默認的時間軸大部分情況下是 —— 沒法用的（
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