#1.matplotlib小测试
    import matplotlib.pyplot as plt #导入可视化库
     
    plt.plot([4,1,4],[1,3,4],[1,3,4],[4,1,4])
     #给图表拐点坐标赋值（当为一组数据时默认为y坐标，如果是两组或以上为（x,y)
     
    plt.savefig('test0',dpi=600)    #保存图表到当前位置
    plt.savefig('../picture/test0',dpi=600)     #保存图表到指定位置
    plt.axis([1,8,1,10])                        #定义xy轴的区域范围
    plt.show()                                  #在窗口显示图表

   #2.matplotlib综合测试
    import matplotlib.pyplot as plt
     
    plt.plot([4,1,4],[1,3,4],[1,3,4],[4,1,4])
    plt.xlabel('Grade')
    plt.ylabel('Course')
    plt.savefig('test1',dpi=600)   #保存图表到当前位置
    plt.savefig('../picture/test1',dpi=600)     #保存图表到指定位置
    plt.axis('equal')      #定义xy轴的区域范围
    plt.show()  #在窗口显示图表

3.同一区域绘制多图

    #3.同一绘图区域绘制多图
     
    import numpy as np  #导入科学计算库
    import matplotlib.pyplot as plt
     
    a=np.arange(0,150,2)
    plt.plot(a,a*1.5,'ro-',label='a')
    plt.plot(a,a*2.5,'gx--',label='b')
    plt.plot(a,a*3.5,'y*',label='c')
    plt.plot(a,a*4.5,'bs-',label='d')
    plt.plot(a,a*5.5,'mH--',label='e')
     
    plt.savefig('test2',dpi=600)
    plt.savefig('../picture/test2',dpi=600)
    plt.legend()
    plt.show()

4.多区域绘图

    #4.多区域绘图
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
     
    def f(t):
        return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t)
     
    a=np.arange(0,5,0.02)
     
    plt.subplot(321)
    plt.plot(a,f(a))
     
    plt.subplot(323)
    plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'-.',color='r')
     
    plt.subplot(324)
    plt.plot(a,np.sin(2*np.pi*a),'--',color='g')
     
    plt.subplot(325)
    plt.plot(a,np.tan(2*np.pi*a),':',color='m')
     
    plt.savefig('test3',dpi=600)
    plt.savefig('../picture/test3',dpi=600)
    plt.show()