这里的plot_date是pyplot的一个函数不是matplotlib的date库。
plot_date
selt：python函数自带参数
x,y：x轴与y轴数据。根据后面的xdate与ydate的布尔值决定是否要转化为matplotlib date形式。也可以直接给出matlotlib date形式参数（matplot date库的内容）。
fmt：曲线或者点的格式，与plot的参数fmt一样。
tz：时区参数。可以是一个表示时区的字符串或者是一个时区对象，或者省略。省略的话会默认是rc文件里面的timezone参数的值，默认是UTC。
xdate，ydate：布尔值，如果为真的话，x或者y的值会被自动转化为matplotlib date形式。
这里牵涉到太多的matplotlib date，dateutil的知识，所以就简单用官方的一个实例来说明。
"""===============
Date Demo Rrule
===============
Show how to use an rrule instance to make a custom date ticker - here
we put a tick mark on every 5th easterSee
https://dateutil.readthedocs.io/en/stable/ for help with rrules"""
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.dates import (YEARLY, DateFormatter,
rrulewrapper, RRuleLocator, drange)
import numpy as npimport datetime
# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)
# tick every 5th easte
rrule = rrulewrapper(YEARLY, byeaster=1, interval=5)
loc = RRuleLocator(rule)
formatter = DateFormatter('%m/%d/%y')
date1 = datetime.date(1952, 1, 1)
date2 = datetime.date(2004, 4, 12)
delta = datetime.timedelta(days=100)
dates = drange(date1, date2, delta)
s = np.random.rand(len(dates))
# make up some random y values
fig, ax = plt.subplots()
plt.plot_date(dates, s)
ax.xaxis.set_major_locator(loc)
ax.xaxis.set_major_formatter(formatter)
ax.xaxis.set_tick_params(rotation=30, labelsize=10)
plt.show()rrulewrapper：设置rruler参数。关于rruler，可以参考dateutil.rruler，这里是设置产生时间序列的参数，YEARLY是按照年份来产生，byeaster参数是设置筛选距离复活节多少天的日期，如果为1就是表示筛选复活节，interval表示筛选间隔，这里表示每个两年选择一个时间。
RRuleLocator：设置轴上时间的位置，传入上面的rrule对象表示坐标轴上面放置的是上面的时间序列。
DateFormatter：时间格式，'%m%d%y'表示月天年（MDY）
timedelta、drange：产生时间序列，作为x
plot_step
绘制曲线的阶梯图像
x、y、data、非关键字参数以及后面的**kwarg都和plot相同。主要说明一下where参数。
where：可选参数，{'pre','post','mid'}。定义阶梯的取值。先看一个例子。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(14)y = np.sin(x / 2)
plt.step(x, y + 2, label='pre (default)')
plt.plot(x, y + 2, 'o--', color='grey', alpha=0.3)
plt.step(x, y + 1, where='mid', label='mid')
plt.plot(x, y + 1, 'o--', color='grey', alpha=0.3)
plt.step(x, y, where='post', label='post')
plt.plot(x, y, 'o--', color='grey', alpha=0.3)
plt.grid(axis='x', color='0.95')
plt.legend(title='Parameter where:')
plt.title('plt.step(where=...)')
plt.show()
'pre'：在x[i-1]与x[i]之间取y[i]。
'post'：在x[i-1]与x[i]之间取y[i-1]。
'mid'：阶梯只出现在两个x之间的一半路程。
plot_log
这个函数的参数与plot有相似的参数，也有自己的专属参数。
函数用于指数对数形式的坐标轴。
参数
basex，basey：x轴或者y轴的底数。可选参数，为一个标量。
subsx，subsy：在Axes.set_xscale / Axes.set_yscale里面作为参数，设置坐标轴样式。
nonposx, nonposy：可选参数，{'mask','clip'}，默认为mask。mask表示非正数会被标记为无效，clipped会把这些数变成很小的正数。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
t = np.arange(0.01, 20.0, 0.01)
fig=plt.figure()
ax=fig.gca()
ax.loglog(t, 20 * np.exp(-t / 10.0),basex=2)
ax.set(title='loglog base 2 on x')
ax.grid()
