今天是学习matplotlib的第一天：
我们要学习如何绘制两点直线和绘制折线图和查看matplotlib的风格
首先我们要导入matplotlib这一模块，绘制两点直线，代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([0,2],[1,4])
plt.show()
然后我们就可以看到绘制出来了以下图像（两点之间绘制出一条直线）：
plt.plot([0,2],[1,4])的解释如下：
plt.plot()是 Matplotlib 库中用于绘制折线图的函数。[0, 2]是 x 坐标轴上的两个点的位置，表示折线的起点和终点。在这个图像中，起点的 x 坐标是 0，终点的 x 坐标是 2。[1, 4]是 y 坐标轴上的两个点的位置，表示折线的起点和终点。在这个图像中，起点的 y 坐标是 1，终点的 y 坐标是 4。- plt.show()就是显示绘制的折线图
接下来我们来学习如何绘制折线图：
首先我们同样要导入matplotlib这一模块，代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
x=[1,2,3,4,5]
squares=[1,16,9,25,4]
#设置线条宽度
plt.plot(x,squares,linewidth=3)
#设置中文乱码问题
plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]
#添加标题
plt.title("标题设置",fontsize=24)
#x轴添加名称
plt.xlabel("x轴",fontsize=18)
#y轴添加名称
plt.ylabel("y轴",fontsize=18)
#图像显示
plt.show()
x = [1, 2, 3, 4, 5]定义了 x 轴上的数据点。squares = [1, 16, 9, 25, 4]定义了 y 轴上的数据点。plt.plot(x, squares, linewidth=3)使用plt.plot()函数绘制折线图。x是 x 轴上的数据点，squares是 y 轴上的数据点。linewidth=3设置了线条的宽度为 3。plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]这行代码用于解决中文乱码问题，将字体设置为黑体（SimHei）。plt.title("标题设置", fontsize=24)添加图表的标题，设置字体大小为 24。plt.xlabel("x轴", fontsize=18)设置 x 轴的名称为 "x轴"，字体大小为 18。plt.ylabel("y轴", fontsize=18)设置 y 轴的名称为 "y轴"，字体大小为 18。plt.show()显示绘制的折线图。
最后我们可以查看一下matplotlib的风格：
import numpy as np
#查看有哪些风格
print(plt.style.available)
#设置风格
plt.style.use('Solarize_Light2')
import numpy as np导入 NumPy 库，并将其命名为np，以便使用库中的函数和方法。（numpy是Python中的一个开源数学库，我以后的文章将会讲到。）print(plt.style.available)这行代码打印出 Matplotlib 可用的图形风格列表。通过运行这行代码，你可以看到所有可用的风格名称。plt.style.use('Solarize_Light2')使用plt.style.use()函数将图形风格设置为'Solarize_Light2'。这将应用'Solarize_Light2'风格的样式和颜色方案到后续的图形绘制中。
以下是完整的可用的图形风格列表，可以试一试每个风格，挑选你所喜欢的图形风格
Solarize_Light2
_classic_test_patch
bmh
classic
dark_background
fast
fivethirtyeight
ggplot
grayscale
seaborn
seaborn-bright
seaborn-colorblind
seaborn-dark
seaborn-dark-palette
seaborn-darkgrid
seaborn-deep
seaborn-muted
seaborn-notebook
seaborn-paper
seaborn-pastel
seaborn-poster
seaborn-talk
seaborn-ticks
seaborn-white
seaborn-whitegrid
tableau-colorblind10
今天的学习总结：
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
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！
