1.修改線條的樣式： linestyle、color、marker(標記)

'''
    顏色  color:修改顏色，可以簡寫成c
    樣式  linestyle='--' 修改線條的樣式 可以簡寫成 ls
    標註  marker : 標註
    線寬  linewidth: 設定線寬 可以簡寫成 lw   （lw=2）
    
'''
x1 = np.random.randn(50)   # cumsum()作用是累加和
x2 = np.random.randn(50)
x3 = np.random.randn(50)
plt.plot(x1.cumsum(),c='r',linestyle='--',marker='o')
plt.plot(x2.cumsum(),c='y',linestyle='-.',marker='>')
plt.plot(x3.cumsum(),c='b',linestyle=':',marker='*')
plt.legend(['x1','x2','x3'])
plt.show()
 

   有關函式plt.plot()中樣式形狀的控制符

marker 的詳細引數：

2. 儲存圖片 

'''
plt.savefig()
裡面的引數說明： dpi : 使圖片變大，讓它更加清晰
                facecolor = 'green'  儲存圖片時可以設定背景色
'''
x4 = np.random.randn(50)   # cumsum()作用是累加和
x5 = np.random.randn(50)
x6 = np.random.randn(50)
plt.plot(x4.cumsum(),c='r',linestyle='--',marker='o')
plt.plot(x5.cumsum(),c='y',linestyle='-.',marker='>')
plt.plot(x6.cumsum(),c='b',linestyle=':',marker='*')
plt.legend(['x1','x2','x3'])
'''儲存在當前目錄下，設定的dpi(高清大圖)'''
plt.savefig('pic.jpg',dpi=500)
print("圖片儲存成功")
 

  執行成功之後就可以，在當前目錄下就可以找到該圖片了

3. 設定plot的風格和樣式   （以字串的形式存在）

    plot語句中除了X,Y以外的引數，以字串的形式存在，來控制顏色、線性、點型等要素

x = np.arange(0,10,0.1)
'''
    顏色：(1)合法的HTML顏色名 (2)HTML十六進位制字串(即#eeefff等)
         (3) 歸一化到[0,1]的RGB元組(即(0.3,0.5,0.6))
             採用RGB元組時，應在plot()裡面這樣寫
                color = (0.3,0.5,0.6)
   線條的透明度：  alpha = 0.5  值越大透明度越高
         
'''
plt.plot(x,np.sin(x),'#000000')
plt.show()
 

合法的HTML顏色名：

  以字串的形式連用

x = np.arange(-np.pi,np.pi,0.1)
'''以字串的形式 直接連用 c 和 ls 和 marker'''
plt.plot(x,np.sin(x),'r--o')
plt.show()

4. 設定座標軸的背景色

    通過plt.subplot()方法傳入facecolor引數，來設定座標軸的背景色

'''plt.subplot()方法傳入facecolor引數，設定座標的背景色'''
x1 = np.arange(0,10,0.1)
# 面向物件的畫圖方法 axes 畫板
axes = plt.subplot(facecolor = 'green')
axes.plot(x1,np.sin(x1),'r')
plt.show()

5. 更多的點和線的設定 

'''更多的點和線的設定'''

x = np.arange(0,10,1)
plt.plot(x,'r--',marker='o',markersize='20',markeredgecolor='g',markeredgewidth = 5)
plt.show()

6.   在一條語句中為多個曲線的風格及其樣式進行設定

    （1） 多個曲線統一設定

              如果設定屬性的時候，不宣告屬性名稱，那麼這個屬性直接被設定給距離它最近的那條線

x = np.arange(0,10,0.01)
'''
沒有進行線條的風格以及樣式的設定時，
會自動設定不一樣的樣式風格。
可以自己對曲線進行設定，
注意： 如果設定屬性的時候，不宣告屬性名稱，
        那麼這個屬性直接被設定給距離它最近的那條線
'''
plt.plot(x,2*x,x,np.sin(x)*5,'y',ls = '--',lw=3)  # 'y' 沒有加屬性，則會改變第二個曲線的顏色
plt.show()

  （2） 多個曲線不同的設定、

x = np.arange(0,10,1)
'''對多個曲線進行不同設定時，不用加屬性，直接寫，想設定統一的，在最後面加上屬性名以及引數就行'''
plt.plot(x,x,'r--',x,np.cos(x),'g-.',marker = '*')
plt.show()