这是菜鸟学Python的第102篇原创文章
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前面写一篇关于数据可视化的入门开篇，简单的介绍了一下Matplotlib的使用(小白开始学Python最著名的绘图库),今天我们进一步来探索一下Matplotlib到底能画哪些图，怎么画呢，其实常见的图形大概6-7种，数据可视化其实除了工具之外，还要思考如何展现，就像画画一下.形固然重要，神更重要.后面我们会详细一一介绍，今天我们先从折线图学起，最后画一个天气预报图
要点:
简单折线图
带刻度和标注的折线图
最全的花色折线图
带阴影面积的折线图
天气预报实战例子
1.简单折线图
折线图应该算是使用最最频繁的一种图形类型，是用matplotlib.pyplot.plot()函数画的，上一篇其实我们多少提到了一些，下面我们来看看怎么画
1). 先来一个最简单的:
先创建一个[1,10]的序列作为x轴坐标
再创建一个[1,10]的序列的平方为y轴坐标
然后plt.figure()算是创建画布
最好把x,y轴的序列填入plt.plot()函数中
是不是很简单啊，上面的图有几个问题：
y轴的坐标太粗了，我们希望刻度更精细一点
图形曲线上的点能不能标数字
好我们慢慢来进化的
2.刻度和标注的折线图
加y轴坐标和图形数字
plt模块里面有一个yticks函数可以自定义y轴的颗粒度
然后我plt.gca()获取ax对象
循环找到曲线上的坐标点，然后ax.text写入注释
是不是很简单啊，有没有更花色的玩法呢：
不急我把常见的色彩和样式都总结好了，接着看
3.花色折线图
下面是我总结的常见的折线图的色彩和样式，然后我们用一个字典来综合秀一把,花色大全折线图
x坐标:我们用[0，50]序列为x轴的值
y坐标:这次我们用numpy里面的随机函数，随机产生50个的正态分布的样本值
然后构造一个字典把常见的类型和描述全部录入,plt.plot()画出曲线
最后plt.legend()在左上角显示图例说明
这么复杂的图形和曲线，如果我们有几条曲线在图上，想知道曲线之间的面积如何做呢，我们接着看
4.带阴影区的折线图
阴影区其实就是获取axes对象，然后巧妙的用fill_between()这个函数进行填充，比如我们有3条曲线：x的平方，x的立方和x的4次方，用填充区可以看的更直观
综合练习，画个天气预报
上面讲了这么多，我们用一个综合的小例子来把上面学的东西融合一下。画一个天气预报的图，我们希望能看到温度的变化,风力的变化，横坐标我们用日期，纵坐标有数字表示温度和风力
先初始化x轴和y轴的参数(y轴有两个参数曲线)
把风力和温度的曲线画出来
把x轴的坐标用日期表示
获得xaxis的对象，循环把风力和温度的数值标出来
最后调整一下画布的布局和加上x,y轴的label和图例
结论:
好，数据可视化神器matplotlib之折线图篇，就讲到这里，是不是觉得还蛮简单的，不要光说不练，小伙伴们动起手来，若有什么问题，欢迎大家留言，一起讨论，后面还有很多好玩的图，敬请期待
