基本头文件

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

区分函数图像范围、出图范围、坐标范围

构造图像

np.linspace：设置取值方式，返回一个numpy数组

X = np.linspace(start_value, end_value, quantity_of_value, endpoint=true)
# 分别是数值起始值、结束、等距值的数量
# e.g.
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
# X 是一个 numpy 数组，包含了从 −π 到 +π 等间隔的 256 个值

np.linespace可以看成一种数据类型，负责给xtick和自变量赋值。

np.arange：一个固定步长的排列

np.arange(3)
# 默认step=1，从0开始。传入的参数为终点，开区间
# 输出为0, 1, 2
np.arange(3, 9)
# 传入的是起点和终点，step=1，左闭右开
# 输出为3, 4, 5, 6, 7, 8 

xlim/ylim：设置在出图中，坐标轴的上下限

plt.xlim(start, end)
# 传入两个参数，表示横轴的范围
# 但是不如此显示刻度

xticks/yticks：表示坐标轴的刻度记号，即图中会标出的坐标。传入一个np数组

plt.xticks(np.linspace(-1, 2, 5, endpoint = true))
# 表示从-1到2，显示五个坐标值，即分成四个区间

我们在设置xticks/yticks时，除了直接传入一个np()形式的数据，还可以先进行一个变量的定义：x = np(); plt.xticks(x); 需要生成多个图、反复用到设置xticks/yticks时可以使用这种方法进行设置

title：图像的标题，在坐标纸的上方显示

plot：绘制图像

plt.plot(x, y)
# 传入自变量和因变量，绘制图像

xlabel/ylabel：xandy轴的名称、（物理）意义

plt.xlabel("Time/s")
plt.ylabel("Temperature/K")
# 可以传入一个字符串作为坐标轴的名称

show：显示图像

plt.show()

grid：显示坐标线

plt.gird()