原文：
今天我们来学习Series画图。这句话听起来有点绕，说白了就是Pandas库中Series数据结构的数据，对它的图形化展示。我们进行数据分析，最终的分析结果有可能是一个Series结构的数据。那么为了更好理解分析的结果，我们有必要对其进行可视化展示。
为了给大家展示这个功能，首先我们要有数据。数据是我们做分析的本源，既然我手里没有数据，那我们可以造一些假的数据。如何造一些假的数据呢，我们可以使用numpy库中一个randn方法，这个方法是从标准正态分布中返回一个或多个样本数据，如果不知道什么是标准正态分布大家可以脑补一下，哈哈。直接上干货，代码如下：
首先是导入了我们常用的库，然后造了100个数据传给了Series。这样Series中就有数据了，我们对其中的数据进行可视化，调用Series中的plot方法。最后使用matplotlib库中的show方法显示就可以了，如下所示。
其实Series中的plot方法有很多参数，就是这些参数可以让我们画出美观、复杂的图形。在这个例子中我使用的都是默认参数的值。如果在工作中用到了，大家可以去官网查看相应的文档。在这里给大家演示一下常用的几个参数。如下图所示：
主要是第七行代码：grid是图的背景是网格型，label是图的图例，title是图的标题，style是图中线条的风格。别忘了显示图例使用legend方法。就是这样子，具体结果图如下：
如果现在有两个Series，我们想把这两个数据画到一个图上，肿么办？其实很简单了，看代码：
我在上个例子的基础上有造了一个Series，s1调用完plot方法，然后让s2调用plot方法，这样就将这两个Series画到一张图上了。如下图所示：
现在我又感觉画到一张图上不好看，我想把这两个Series画到两个子图上。这在我们的日常开发中会经常发生，客户是反复无常的。面对这种需求肿么破？So easy。。。
这里我们就可以使用matplotlib库中的subplots方法，这个方法将一个图划分成两个子图。我们在使用Series中的plot方法的时候注意指定ax参数，这个参数很重要。它是让你指定画到哪个子图上。我们指定好之后，结果图如下：
