大家好！今天我将分享如何使用matplotlib绘制一周内温度变化：
昨天回顾：
1.学习了如何绘制两点直线和绘制折线图和查看matplotlib的风格
2.学习了如何设置线条宽度和添加标题
3.学习了如何中文乱码问题
4.学习了如何在x轴，y轴添加名称
5.学习了如何在matplotlib展示图像
matplotlib第一天：绘制两点直线和绘制折线图和查看matplotlib的风格 - 掘金 (juejin.cn)
忘了的可以点击上面链接进行回顾！
首先也是引入maplotlib这一模块：
昨天忘记介绍了引入maplotlib这一模块有常见的两种方式：
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import pyplot as plt
两者之间的区别如下：
第一种你可以使用 plt 作为 Matplotlib 模块的别名，通过 plt 来调用模块中的函数和方法。
第二种你可以直接使用 plt 来调用被引入的函数或类，而不需要在调用时加上模块名前缀。
总的来说第一种方式更常见，因为它可以更清晰地表明所使用的函数或方法来自于 Matplotlib 模块。
接下来我们进入主题：
from matplotlib import pyplot as plt
#构造数据
max_temperature = [26,30,31,32,33]
min_temperature = [12,16,16,17,18]
#生成x
x=range(5)
#用于解决中文乱码问题
plt.rcParams['font.family'] = ['simHei']
x_ticks = [f'星期{i}' for i in range(1,6)]
plt.title("某年某周第N周的温度")
#给x,y轴添加名称
plt.xlabel("周")
plt.ylabel("温度.单位(℃)")
#设置x轴标签
plt.xticks(x,x_ticks)
#填充数据
plt.plot(x,max_temperature,label="最高温度")
plt.plot(x,min_temperature,label="最低温度")
#显示图例
plt.legend(loc="upper left")
接下来是代码讲解：
1.第一行代码从 Matplotlib 模块中引入了 pyplot 子模块，并将其别名设置为 plt。这样我们可以使用 plt 来调用 pyplot 中的函数和方法。
2.第二行代码的数据是我随便输的，不做要求。
range(5)
3.这行代码是返回一个包含 0 到 4 的整数序列，那为什么是 range(5) 不是range(4), range(6) 呢？请注意，我在上面第二行代码输入的数据为 [26,30,31,32,33] 和 [12,16,16,17,18] ，它们为5个数据。 range(5) 呢其实就是x 轴上的五个刻度点，这样，绘制的折线图中的每个数据点都会与 x 轴上的相应刻度对应起来。
4.x_ticks = [f'星期{i}' for i in range(1,6)] 的意思是通过使用了列表推导式实现['星期1', '星期2', '星期3', '星期4', '星期5']。这些标签将用作 x 轴刻度对应的标签。
5.plt.title("某年某周第N周的温度")这是一个新知识，字如其意，就是给图像一个标题。（很好记的！）
plt.xlabel("周")
plt.ylabel("温度.单位(℃)")
这两行代码分别设置了 x 轴和 y 轴的标签为 "周" 和 "温度.单位(℃)"。
plt.xticks(x,x_ticks)
这行代码设置了 x 轴的刻度和标签，使用了之前定义的 x 序列作为刻度，x_ticks 列表作为对应的标签。
plt.plot(x,max_temperature,label="最高温度")
plt.plot(x,min_temperature,label="最低温度")
这两行代码分别绘制了最高温度和最低温度的折线图。plt.plot() 函数接受 x 值和 y 值作为参数，这里的 x 值是之前定义的 x 序列，y 值分别是最高温度和最低温度的列表。label 参数用于设置每条线的标签。
plt.legend(loc="upper left")
这行代码表示的设置图例并且移动它的位置。
图例（legend）是用于解释图表中各个元素对应含义的标记。
Matplotlib 提供了多个位置选项来控制图例的位置，例如：
"upper right"：右上角"upper left"：左上角"lower right"：右下角"lower left"：左下角"center"：居中
通过调用 plt.legend() 函数并传入合适的位置参数，可以将图例添加到图表中的适当位置。
今天的学习总结：
1.表示x轴的刻度点
2.如何设置x轴和y轴的标签
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使用 plot.title() 给图像一个标题
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如何使用 plt.legend() 设置图例并且移动它的位置
好了，今天就讲到这里了，希望与各位一起学习数据分析，有问题可以在评论区提问，我非常愿意与大家一同探讨！
