简介：本文的首席执行官Note将介绍Python绘图线速度上限的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
今天，我开始考虑使用Python。在使用它之前，我被惊呆了。我使用的开发环境是Pycharm。此输出是行顺序。这张照片在哪里？
搜索后，发现它会弹出一个对话框，然后开始绘制，例如下图
第一个常用的库是Turtle，它是Python语言中非常流行的功能库。这个词意味着一只乌龟。您可以想象X和Y轴的平面坐标系中的下一个小乌龟。从原点控制开始，爬出是图形的图形。
它最常用的说明是旋转和运动，例如绘制一个圆圈，即在心脏上移动；
Turtle.Forward（200）
海龟。左（170）
第一个命令是移动200个单元并绘制轨迹
第二个命令是在顺时针刷中顺时针旋转170度。请注意，此时它没有移动，但角度转弯
那是什么？重复周期后绘制这张照片
乐趣。
如果您需要仔细学习，可以阅读本文。这只牛最终用这个图书馆画了一张移动手表。
尽管乌龟很有趣，但我想要的是我提供数据并让它画一张图片。在这里，我找到了另一个常用的图形库。
Matplotlib是Python中最著名的绘图画廊。它提供了类似于MATLAB的一组命令，该命令非常适合交互式绘图地图。在它们的情况下，Matplotlib的Pyplot模块通常是最常用的，可以促进用户快速绘制两张图表。
它也非常简单，
首先，导入matplotlib.pyplot作为PLT导入图形。
然后给出x和y，然后使用此命令plt.plot（x，y）绘制图片，然后使用plt.show（）显示图形。
然后有各种改进，例如添加标题，设置X轴和Y轴标签，范围，颜色，网格等，在本文中进行了详细描述。
现在，互联网的优点是您需要的，基本上您可以搜索，并且仍然是免费的。
我为什么要研究？当然是为了使用。例如，我可以自己绘制比特币曲线吗？
假设现在有一个数据CSV文件，一列是日期，另一列是比特币的价格。然后使用此命令绘制：
这两列数据在熊猫中读取，日期为df ['time'列]，比特币的价格为df ['ini']，因此我只需要使用以下以下命令
plt.plot（df ['time']，df ['ini']）
plt.show（）
您可以获得以下数字：
它很香，哈哈！
然后，我在上一篇文章中询问了AHR999索引。我可以把它放在这张照片中吗？不只是添加命令吗？
plt.plot（df ['time']，df ['ahr999']）
图形如下：
但是，为什么AHR999索引不移动线路？事实证明，两个y轴是不一致的，而且很奇怪，无法证明有必要使用多个Y轴。问题出现了。
继续Google，只需将第二个Y轴放在右边，但是您必须使用多个图片并重新绘制
无花果= plt.figure（）＃
ax1 =图。add_subplot（111）
ax1.plot（df ['time']，df ['ini']，label =“ btc价格”）
ax1.set_ylabel（'BTC价格'）#plus标签
＃就
ax2 = ax1.twinx（）#add a y -axis在右侧
ax2.plot（df ['time']，df ['ahr999']，'r'，label =“ ahr999”）＃绘制第二张图片AHR999索引，红色
ax2.set_ylim（[0，50]）＃设置第二y轴范围
ax2.set_ylabel（'ahr999'）
plt.grid（color =“ k”，linedyle =“：”）＃网格
图legend（loc =“中心”）＃传奇
plt.show（）
我跑去看效果。尽管我很丑，但我终于跑了。
这样，您可以将所有索引绘制到图片等。
借助您自己的数据，构建自己的索引，然后将其放入图形接口，然后自动提醒您，例如复制底部，出售底部并使用程序制作自己的晴雨表。
为了避免中文错误，有必要导入matplotlib.pylab库
1.2.1确定数据
1.2.2创建画布
1.2.3添加标题
1.2.4添加x，y -axis名称
1.2.5添加x，y轴范围
1.2.6添加x，y轴刻度
1.2.7绘制曲线，传奇和保存图片
保存图片时，dpi是清晰的，值越高，清晰。请注意，在函数末尾，您必须添加plt.show（），否则不会显示图像。
图纸过程与没有子数字的图像的图像一致。请注意：创建画布。
无花果和DPI的正义调整可以避免第一个图片水平轴名称彼此覆盖的现象。
2.2.1 RC参数类型
2.2.2方法1：使用RCPARAMS设置
2.2.3方法2：绘图设置
2.2.4方法3：图中的简化设置
方法2，线形，线性可以缩写为LS；线宽，衬里可以缩写为LW；线颜色，颜色可以作为C进行简介，依此类推。
速度字符串和速度值之间的相应关系如下：“最快”：0最快的“快速”：10 fast ...第二行是刷子工具盒，我们可以为我们准备好...
结论：以上是首席执行官注释的Python图绘图的上限的所有内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您仍然想进一步了解这一点，请记住要收集对该网站的关注。