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Matplotlib有很多函数用于绘制各种曲线，其中plot函数用于曲线，需要将200个点的x坐标和y坐标分别以序列的形式传入plot函数，然后调用show函数显示绘制的图形：一元二次方程曲线
一元二次方程的曲线
# 导入matplotlib模块
import matplotlib.pyplot as plt
# 准备x y
x=range(-100,100)
y=[i**2 for i in x]
# 绘制一元二次方程曲线
plt.plot(x,y)
# 保存图片
plt.savefig("result.jpg")
plt.show()图示：
使用plt函数绘制任何曲线的第一步都是生成若干个坐标的（x，y），理论上坐标点是越多越好。本例取0-10之间100个等差数作为x的坐标，然后将这100个x坐标值一起传入Numpy的sin和cos函数，就会得到100个y坐标值，最后就可以使用plot函数绘制正弦函数和余弦函数。
正弦函数和余弦函数曲线
# 导入matplotlib和numpy模块
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
# 生成0-10之间 100个等差数
x=np.linspace(0,10,100)
sin_y=np.sin(x)
cos_y=np.cos(x)
# 进行绘制正弦曲线
plt.plot(x, sin_y)
# 进行绘制余弦曲线
plt.plot(x,cos_y)
plt.show()图示：
上面的示例可以看到，调用两次plot函数，会将sin和cos函数曲线绘制到同一个二维坐标系中，如果想要绘制到两张画布上，可以调用subplot（）函数将画布分区。
subplot（n，m，i）函数：将画布分成n行m列，将图形画到画布的i区域。
将画布分为区域，将图画到画布的指定区域
xlim、ylim函数：修改x，y轴的坐标。
# 导入模块
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
# 创建0-10中100个等差数
x=np.linspace(0,10,100)
sin_y=np.sin(x)
# 绘制正弦曲线
# 对画布进行分区，将画布分成2行2列 画到区1
plt.subplot(2,2,1)
# 修改x，y轴的坐标
plt.xlim(-5,20)
plt.ylim(-1,2)
plt.plot(x,sin_y)
# 对画布进行分区，将画布分成2行2列 画到区3
plt.subplot(2,2,3)
plt.plot(x,np.cos(x))
plt.show()图示：
使用scatter函数可以绘制随机点，该函数需要接收x坐标和y坐标的序列。
sin函数的散点图
# 导入模块
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
# 生成0-10之间100个等差数
x=np.linspace(0,10,100)
sin_y=np.sin(x)
# 绘制正弦曲线散点图
#plt.scatter(x,sin_y)
plt.plot(x,sin_y,'o') # 'o'表示点
plt.show()
图示：
从上面的示例可以看出，使用plot绘制和使用scatter绘制出来的图形是没有区别的， 但是使用plot绘制图形的速度优于scatter，所有如果画一堆点，而且点的形式没有差别， 那么我们使用plot，如果点的形式有差别（指点的大小和颜色不同）则必须使用scatter
绘制100种不同大小、颜色的散点图
# 导入模块
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
# 绘制100种大小 100种颜色的散点图
# 创建x
np.random.seed(0) # 执行多次每次获取的随机数都是一样的
x=np.random.rand(100)
y=np.random.rand(100)
print(x)
print(y)
# 生成10种大小
size=np.random.rand(100)*1000
# 生成100种颜色
color=np.random.rand(100)
# 绘制散点图
plt.scatter(x,y,c=size,s=color) # s表示点的大小 c表示点的颜色
plt.show()图示：
