matplotlib plt画图

python画图工具matplotlib.pyplot简称plt，提供折线，散点等图形，对数据可视化有重要作用。说几个我平时用得到。
当然网上说的plot是折线图，里面可以变颜色，变形状...scatter是散点图等等，我开始用的时候总感觉比较懵逼的，到后来总算明白了其中的套路。
比如还是画一只股票的走势图，最简单的折线图，数据就是这样。
gf = ts.get_k_data('601888', start='2017-08-09', end='2017-08-23')
gf = gf.reset_index(drop=True)

1.figure与axes

fig = plt.figure()
这是我第一个懵逼的句子，感觉有些时候用有些时候不用也行，我知道这是新生成一个图，但是不明白有啥用。
后来明白这是要联合增加子图用。三个参数是行，列，位置。比如
ax = fig.add_subplot(2,1,1)
那就是说要把这个图分成两个子图，2行1列这个子图是放第一个，换句话说就是一个图分成上下两个，这是上面一个。
然后在这个子图上画图。
整体说来，figure像是电脑桌面，axes像是图标。

图标里面是具体的图，添加折线像这样。
ax.plot(gf['high'])
要画第二条折线或者其他图，就继续在ax上画就好了
ax.plot(gf['low'])
不过有个限制，在一个子图上的所有数据不能差值太大，比如股价一个是（30,50）另一个成交量（20000，50000）就用出现一根线有折线曲率，另一根就会变成直线。
遇到这种情况，要么把成交量放在第二个子图上，要么把两列normalize，但是这样会更改原始数据，就看如何取舍了。
第二个子图就是ax1 = fig.add_subplot(2,1,2)

如果没有子图需求，直接plt.plot(gf['high'])就行了，这种是默认在一个子图上画。

2.核心功能
最核心的就是折线plot，散点scatter，柱状hist，圆饼图pei，箱体图boxplot等统计用图，基本用法其中比较重要的参数是：
plt.plot(gf['high'],'r--')，折线可以更改颜色，形状等等。'r--'代表红色--形状的线
plt.hist(gf['high'],bins=50) bins柱状图的个数
plt.scatter(gf['high'],gf['low']，c=label) c=label传入一列分类数组，会把不同类别的点用不同颜色表示出来。

3.其他功能
现在我用的比较多的辅助功能有
plt.xlabel('x坐标名字')
plt.ylabel('y坐标名字')
plt.yticks(np.linspace(start, end, 10))y坐标以start为第一格，end值为最后一格，分为10格显示，对数坐标？
plt.xticks()自定义x坐标轴的间隔
ax.axvline(x坐标值)在x坐标值的位置画一条竖线
ax.axhline(x坐标值)在y坐标值的位置画一条横线
plt.grid()网格化
plt.show()

其他我没咋用到的：
plt.xlim()x轴取值范围
plt.ylim()y轴取值范围
或者plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])
plt.legend()添加图例