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(diǎn)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(huì)呈現(xiàn)在當(dāng)前中就可以了后面會(huì)講如何手動(dòng)變更當(dāng)前和折線圖條形圖柱狀圖散點(diǎn)圖圓形圖分別對應(yīng)著中的五個(gè)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(diǎn)圖、圓形圖。
我不得不說本 Part 實(shí)際上都是沒有什么邏輯的語法規(guī)定，會(huì)比較無聊。不過這一 Part 又最有用，因?yàn)榭赐曛笥?Matplotlib 繪圖就沒什么問題了（如果你對圖形細(xì)節(jié)沒什么要求的話～）
用于繪圖的數(shù)據(jù)因?yàn)樽罱懔藗€(gè)預(yù)測招商銀行股價(jià)的比賽，部分繪圖就直接用這個(gè)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(dòng)手之前，還得再多說一點(diǎn)
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?jiǎng)?chuàng)建至少一個(gè) fig 且其中包含一個(gè) axes。
fig,ax_1 = plt.subplots()
但是我們又常見下面的寫法：
沒有手動(dòng)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(huì)默認(rèn)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(huì)呈現(xiàn)在當(dāng)前 axes 中就可以了（后面會(huì)講如何手動(dòng)變更 plt 當(dāng)前 fig 和 axes)
OK, Matplotlib折線圖、條形圖、柱狀圖、散點(diǎn)圖、圓形圖分別對應(yīng)著 Matplotlib 中的五個(gè)繪圖函數(shù)：plot()、bar()、hist()、scatter()、pie()。
plt.plot([x],y) #注意這里的 x 其實(shí)是可選的，但實(shí)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(gè)位置參數(shù)的話，函數(shù)默認(rèn)用戶傳入的是 y，x 則默認(rèn)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(gè)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(shí)際中用的比較多的是時(shí)間序列，因?yàn)檎劬€圖反應(yīng)了的是前后有內(nèi)在聯(lián)系的變化。
所以很多時(shí)候折線圖 x 軸是時(shí)間，y 軸為數(shù)據(jù)：
plt.plot("trade_date","open",data = cmb)
不過默認(rèn)的時(shí)間軸大部分情況下是 —— 沒法用的（
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