//2019.07.14
1、matplotlib模块输出函数图像应用时主要用的是它的ptplot模块，因此在导入使用该模块时可以直接用以下语句：
import matplotlib.pyplot as plt
2、matplotlib模块输出图线时它得到坐标轴数值以及标题正常默认是英文形式，而如果需要在转换成为中文形式并且需要正常输出负号则需要用以下两句python语句设置一下，这样便可以正常输出中英文两种形式标题与带负号的坐标数值：
plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]#输出图像的标题可以为中文正常输出
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #可以正常输出图线里的负号
3、常见的matplotlib模块可视化图像输出操作语句大全如下：
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x=np.linspace(-np.pi,np.pi,100,endpoint=True) #设置自变量x取值范围
c,s=np.cos(x),0.5*(np.sin(x))**2-2*np.cos(x) #书写因变量的函数形式
plt.figure(1) #设置图像的输出次序（即第几个函数图像）
plt.plot(x,c,"b.",linewidth="1",label="cos(x)")
plt.plot(x,s,"r+",linewidth="1",label="0.5.sin(x)^2-cos(x)") #输出图像格式设置，包括图线宽度、颜色、标注以及点的输出形式
plt.title("cos/sin(x)函数") #设置整个图像的标题输出
#plt.xlabel("x-x")
#plt.ylabel("y-y") #设置图像的x和y坐标轴标题
ax=plt.gca() #轴的编辑器，可以用来设置图像的四个坐标轴的输出格式
ax.spines["right"].set_color("none") #隐藏右边坐标轴的那条线
ax.spines["top"].set_color("none") #隐藏右边坐标轴的那条线
ax.spines["left"].set_position(("data",0)) #设置左边坐标轴的数据中心点在0点
ax.spines["bottom"].set_position(("data",0)) #设置下边坐标轴的数据中心点在0点
ax.xaxis.set_ticks_position("bottom") #设置横轴坐标轴的数值标注在坐标轴线的上下位置
ax.yaxis.set_ticks_position("left") #设置纵轴坐标轴的数值标注在坐标轴线的左右位置
plt.xticks([-np.pi,-np.pi/2,0,np.pi/2,np.pi],[r'$-pi$',r'$-pi/2$',r'$0$',r'$+pi/2$',r'$+pi$']) #在坐标轴的位置上输出显示π
plt.yticks(np.linspace(-2,2,5,endpoint=True)) #设置坐标轴上显示分度值的数值标注
for label in ax.get_xticklabels()+ax.get_yticklabels(): #编辑设置坐标轴上的标注数值的格式
label.set_fontsize(10) #设置标注数值数字大小尺寸
label.set_bbox(dict(facecolor="white",edgecolor="none",alpha=0.2)) #设置数值方框的格式（包括方框的背景颜色、边框颜色以及透明度
plt.legend(loc="lower right") #设置曲线标注的位置（上下左右）
plt.grid() #设置曲线的网格线
#plt.axis([-1,1,-0.5,1]) #指定显示范围
plt.fill_between(x,x>0,c,c>0.2,color="green",alpha=0.2) #设置填充区域的范围
t=1
plt.plot([t,t],[0,np.cos(t)],linewidth=1,linestyle="--") #设图线上的点的标注线格式
plt.annotate("cos(1)",xy=(t,np.cos(1)),xycoords="data",xytext=(+10,+10),textcoords="offset points") #设置标注文字的格式（标注文字说明、点的位置、数值类型、标注文字位置及其相对偏移量）
plt.show() #输出最终图像形式
