通过help()查看matplotlib.pyplot的介绍，翻译如下
Help on function plot in module matplotlib.pyplot:
plot(*args, **kwargs)
1.以x、y绘制图像.
调用方式::
plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs)
plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)
点或线的坐标由 *x*, *y*给出.
可选参数 *fmt* 是定义图像基本格式（如颜色、标记、线条样式）的快捷方式, 其为一个字符串,具体内容在下文详述.
也可以使用`.line2d`属性作为关键字参数对外观进行更多的控制。`.line2d`属性和*fmt*可以混合使用。以下两个调用具有相同结果:
>>> plot(x, y, 'go--', linewidth=2, markersize=12)
>>> plot(x, y, color='green', marker='o', linestyle='dashed',
linewidth=2, markersize=12)
当 *fmt* 与 **kwargs 发生冲突时，以 **kwargs 为准 （译者注：用jupter实测是以后写的参数为准）
2.绘制有标签的数据
plot可以方便地绘制带标签的数据对象（即可以通过索引``obj['y']``访问的数据）.为此需要在 *data* 参数中提供对象，而不是在 *x*和 *y* 中提供数据，而为 *x* 和 *y* 提供标签：
>>> plot('xlabel', 'ylabel', data=obj)
该方式支持所有可索引的对象.包括 `dict`, `pandas.DataFame` 或结构化的数组。
3.绘制（同一幅图中的）多组数据
有以下不同的方式可以绘制多组数据.
- 最直接的方法是多次调用`plot`.
例如:
>>> plot(x1, y1, 'bo')
>>> plot(x2, y2, 'go')
- 如果数据是一个二维数组，可以将其直接传递给*x*, *y*.将为二维数组每列单独绘制图像.
例如: 数组 ``a``其中第一列表示 *x* 值，其他列表示 *y* :
>>> plot(a[0], a[1:])
- 第三种方法是指定多组 *[x]*, *y*, *[fmt]*::
>>> plot(x1, y1, 'g^', x2, y2, 'g-')
在这种方式下，任何其他关键字参数(译者注：**kwargs)都适用于所有数据集。此外，此方式不能与*data*参数组合使用。
默认情况下，每组图像通过“样式循环”被分配一个不同样式。当需要与默认值不同的样式时，*fmt* 和 line属性参数才是必需的。或者，也可以使用'axes.prop_cycle' rcParam 更改样式循环方式.
参数
----------
x, y : 类数组array-like 或 标量scalar
分别为数据的横/纵坐标。*x* 可选的。如果没有给出，默认为 ``[0, ..., N-1]``.
通常，这些参数是长度为N的数组.但也支持标量（相当于具有常量值的数组）.
参数也可以是二维的,此时二维数组各列表示单独的数据集。
fmt : 字符串, 可选
表示图像样式的字符串, 比如'ro' 代表红色线条圆圈标记. 所有描述参考 *注释*
fmt提供了快速设置基本属性的方式.所有以及更多属性可以由关键字参数（**kwargs）控制.
data : 可索引对象, 可选
带标记的数据对象。如果给定，请在*x*和*y*中提供要绘制的标签名称。.
.. 注::
技术上讲当第二个标签也可以表示有效的 *fmt*参数时调用会存在歧义. 如`plot('n', 'o', data=obj)`
可以解释为 `plt(x, y)` 或 `plt(y, fmt)`. 在这种情况下,会选择第一种解释方式, 但会给出警告.
为了消除警告可以添加一个空的*fmt*参数，如`plot('n', 'o', '', data=obj)`.
其它参数
----------------
scalex, scaley : 布尔型, 可选, 默认: True
这些参数决定了视图边界是否适应数据边界. T其值将传递给 `autoscale_view`.
**kwargs : `.Line2D` 属性, 可选
*kwargs* 用于指定各线条标签（用于自动图例）、线条宽度、抗锯齿、标记颜色等属性.
如::
>>> plot([1,2,3], [1,2,3], 'go-', label='line 1', linewidth=2)
>>> plot([1,2,3], [1,4,9], 'rs', label='line 2')
如果用同一个plot指令绘制多个图像, kwargs参数将适用于所用图像.
以下为所用可用的的 `.Line2D` 属性:
agg_filter: a filter function, which takes a (m, n, 3) float array and a dpi value, and returns a (m, n, 3) array
alpha: float (0.0 transparent through 1.0 opaque)
animated: bool
antialiased or aa: bool
clip_box: a `.Bbox` instance
clip_on: bool
clip_path: [(`~matplotlib.path.Path`, `.Transform`) | `.Patch` | None]
color or c: any matplotlib color
contains: a callable function
dash_capstyle: ['butt' | 'round' | 'projecting']
dash_joinstyle: ['miter' | 'round' | 'bevel']
dashes: sequence of on/off ink in points
drawstyle: ['default' | 'steps' | 'steps-pre' | 'steps-mid' | 'steps-post']
figure: a `.Figure` instance
fillstyle: ['full' | 'left' | 'right' | 'bottom' | 'top' | 'none']
gid: an id string
label: object
linestyle or ls: ['solid' | 'dashed', 'dashdot', 'dotted' | (offset, on-off-dash-seq) | ``'-'`` | ``'--'`` | ``'-.'`` | ``':'`` | ``'None'`` | ``' '`` | ``''``]
linewidth or lw: float value in points
marker: :mod:`A valid marker style `
markeredgecolor or mec: any matplotlib color
markeredgewidth or mew: float value in points
markerfacecolor or mfc: any matplotlib color
markerfacecoloralt or mfcalt: any matplotlib color
markersize or ms: float
markevery: [None | int | length-2 tuple of int | slice | list/array of int | float | length-2 tuple of float]
path_effects: `.AbstractPathEffect`
picker: float distance in points or callable pick function ``fn(artist, event)``
pickradius: float distance in points
rasterized: bool or None
sketch_params: (scale: float, length: float, randomness: float)
snap: bool or None
solid_capstyle: ['butt' | 'round' | 'projecting']
solid_joinstyle: ['miter' | 'round' | 'bevel']
transform: a :class:`matplotlib.transforms.Transform` instance
url: a url string
visible: bool
xdata: 1D array
ydata: 1D array
zorder: float
返回
-------
lines
表示绘制图像的`.Line2D` 对象列表.
或
--------
scatter : 带有可变大小和/或颜色标记的xy散点图（有时也称为气泡图）).
注释
-----
**Format Strings**
样式字符串有颜色、标记和线形组成::
fmt = '[color][marker][line]'
其中各项均为可选. 若没有提供其值从样式循环中去. 但是如果提供了 ``line`` 但是没有 ``marker``,将绘制没有标记的线条.
**颜色**
支持以下颜色缩写:
============= ===============================
字符 颜色
============= ===============================
``'b'`` 蓝色
``'g'`` 绿色
``'r'`` 红色
``'c'`` 青色
``'m'`` 品红
``'y'`` 黄色
``'k'`` 黑色
``'w'`` 白色
============= ===============================
如果格式字符串只有颜色部分，还可以使用任何“matplotlib.colors”规范，例如全名(``'green'``)或十六进制字符串(``'#008000'``)（译者注:即RGB表示）.
**标记**
============= ===============================
字符 标记形状
============= ===============================
``'.'`` 点
``','`` 像素（译者注:大概就是很小的点）
``'o'`` 圆圈
``'v'`` 指向下的三角
``'^'`` 指向上的三角
``'<'`` 指向左的三角
``'>'`` 指向右的三角
``'1'`` 指向下的三叉形（译者注:大概就和奔驰的标志一样）
``'2'`` 指向上的三叉形
``'3'`` 指向左的三叉形
``'4'`` 指向右的三叉形
``'s'`` 方形
``'p'`` 五边形
``'*'`` 五角星形
``'h'`` 六边形1
``'H'`` 六边形2（译者注:两者角的指向不同）
``'+'`` +标记
``'x'`` x标记
``'D'`` 钻石形（译者注:大概就是朝向不同的方形）
``'d'`` 瘦的钻石形（译者注:就是菱形）
``'|'`` |形
``'_'`` _形
============= ===============================
**线形**
============= ===============================
字符 线形
============= ===============================
``'-'`` 实线
``'--'`` 虚线
``'-.'`` 点划线
``':'`` 点
============= ===============================
样例::
'b' # blue markers with default shape
'ro' # red circles
'g-' # green solid line
'--' # dashed line with default color
'k^:' # black triangle_up markers connected by a dotted line
.. note::
In addition to the above described arguments, this function can take a
**data** keyword argument. If such a **data** argument is given, the
following arguments are replaced by **data[]**:
* All arguments with the following names: 'x', 'y'.
