在普通折线图的基础上，有两种特殊的折线图，分别是阶梯图和点线图，首先来看下阶梯图，下图是一个典型的生存曲线
可以看到，生存曲线就是一个典型的阶梯图，不同于直接相连而成的折线图，在阶梯图中，每两个点之间通过一个90度的折线进行连接。在matplotlib中，通过step函数来实现折线图，用法如下
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x = range(20)
>>> y = range(20)
>>> plt.step(x, y)
输出结果如下
对于阶梯图而言，有一个关键的参数where来控制阶梯的样式，有以下三种取值
1. pre
2. post
3. mid
默认值为pre, 和普通的折线图放到一起，更能提现其效果，默认的效果如下
>>> plt.plot(x, y)
>>> plt.step(x, y)
>>> plt.show()
输出结果如下
可以看到，默认的截图是在普通折线之上的，当修改where参数的值为post时
>>> plt.plot(x, y)
>>> plt.step(x, y, where='post')
>>> plt.show()
输出结果如下
此时，阶梯位于折线图的下方，当修改参数的值为mid时
>>> plt.plot(x, y)
>>> plt.step(x, y, where='mid')
>>> plt.show()
输出结果如下
点线图在matplotllib中通过stem函数来实现，基本用法如下
>>> plt.stem(x, y)
输出结果如下
在点线图中，有3个构成要素
1. 散点
2. 竖直方向的线条
3. 最底部的base line
对于这3个元素，分别通过markerfmt, linefmt, basefmt3个参数来控制其外观，基本用法如下
>>> plt.stem(x, y, markerfmt='go', linefmt='c--', basefmt='r--')
输出结果如下
当basefmt的取值为空格时，会不显示base line, 用法如下
>>> plt.stem(x, y, markerfmt='go', linefmt='c--', basefmt=' ')
输出结果如下
点线图和阶梯图在数据可视化中应用的频率还是比较高的，在matplotlib中可以轻松的实现这两种可视化方式。
·end·
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