一、我选择的课程是《Python数据爬取及可视化》
分享一些可视化的笔记：
1、导入模块：import matplotlib.pyplot as plt
2、定义图像窗口：figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)
num：编号或名称
figsize：画布的大小
dpi：像素
facecolor：画布颜色
edge：边框颜色
frameom：是否显示边框
3、画图：plt.plot(x, y)
4、定义坐标轴范围：plt.xlim()、plt.ylim()
5、定义坐标轴名称：plt.xlabel()、plt.ylabel()
6、定义坐标轴刻度及名称：plt.xticks()、plt.yticks()
7、设置边框颜色：
使用plt.gca()获取当前坐标轴信息。使用.spines设置边框：右侧边框；使用.set_color设置边框颜色：默认白色； 使用.spines设置边框：上边框；使用.set_color设置边框颜色：默认白色；
c= plt.gca()
c.spines['right'].set_color('none')
c.spines['top'].set_color('none')
8、调整刻度位置：ax.xaxis.set_ticks_position()、ax.yaxis.set_ticks_position()
所有位置：top，bottom，both，default，none
9、调整边框（坐标轴）位置：ax.spines[ ].set_position()
位置所有属性：outward，axes，data
10、添加图例：
(1)plt.legend(loc):
loc有多种参数：'best' ,'upper right' , 'upper left', 'lower left' , 'lower right' , 'right' , 'center left' , 'center right' , 'lower center' , 'upper center' , 'center'
(2)使用handles标注(注意逗号)：
a, = plt.plot(x, y1, label='linear line')
b, = plt.plot(x, y2, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--', label='square line')
plt.legend(handles=[a,b,], labels=['up','down'], loc='best')
11、画点：plt.scatter()
plt.scatter([x0, ], [y0, ], s=50, color='b')
12、添加标注：plt.annotate()
xytexxt是对标注位置的描述，xytext=(左负右正, 上负下正)
arrowprops是对图中箭头类型和箭头弧度的设置，需要用 dict 形式传入：arrowprops=dict(arrowstyle, connectionstyle))
13、添加注释：plt.text()
text 的内容其中空格需要用到转字符 \ ,fontdict 设置文本字的大小和颜色。
plt.text(x,y,r'$内容$',fontdict={'size':number，’color‘=’ ‘}）
二、收获
通过这一章的学习，我对分支结构、循环结构、数据类型及文件的读写有了更深的认识，虽然都是一些基础性的东西，而且还是学过的，但是也应该再认真的去了解每一个细节，方便之后的学习。
