内置样式：
在控制台输入如下代码
>>> import matplotlib.pyplot as plt>>> plt.style.available
['Solarize_Light2', '_classic_test_patch', '_mpl-gallery', '_mpl-gallery-nogrid', 'bmh', 'classic', 'dark_background', 'fast', 'fivethirtyeight', 'ggplot', 'grayscale', 'seaborn', 'seaborn-bright', 'seaborn-colorblind', 'seaborn-dark', 'seaborn-dark-palette', 'seaborn-darkgrid', 'seaborn-deep', 'seaborn-muted', 'seaborn-notebook', 'seaborn-paper', 'seaborn-pastel', 'seaborn-poster', 'seaborn-talk', 'seaborn-ticks', 'seaborn-white', 'seaborn-whitegrid', 'tableau-colorblind10']
要使用这些样式只需要在省城图标前添加代码：
--snip--
plt.style.use('seaborn')
fig,ax=plt.subplots()
--snip--
使用scatter（绘制散点图并设置样式）
scatter函数可以用于绘制三点图并单独设置各个数据点的不同样式，比如：我们将重要的数据点设置成更大的标签或者不同的标签或不同颜色，以突出其重要性。
绘制单个点只需传入单个坐标点即可：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x,y = 2,3
plt.style.use('seaborn')#设置表格格式
fig,ax = plt.subplots(1,1)
ax.plot([1,2,3,4,5],[1,4,6,8,10])#绘制曲线
ax.scatter(x,y)#在表格ax中单独绘制点
plt.show()
绘制一系列点：
ax.scatter([1,2,3,4....],[2,4,6,8....],s=100)#s=100设置点大小为100
ax.scatter((1,2),(3,4)......)
设置x和y坐标轴范围：
matplotlib.pyplot.axis(*args, emit=True, **kwargs)
文档链接
ax.axis（[0,100,0,10000]）#四个参数分别是x的起点和终点，y同理
自定义scatter（）颜色：
ax.scatter(x_values,y_values,c='red',s=10)
ax.scatter(x_values,y_values,c=(0,0.8,0.6),s=10)
参数C可直接制定颜色名称也可以使用三原色RGB，包含三个0~1的三个小数，分别表示红绿蓝，越接近0颜色越深
颜色映射：
颜色映射（colormap）是一系列颜色，从起始颜色渐变到结束颜色。我们可以将数值小的点用浅色渐变到数值大的深色。
ax.scatter(x_values,y_values,c=y_values,cmp=plt.cm.Blues,s=10)
#颜色设置参数c设置成为y列表，并使用参数cmp告诉pyplot使用那个颜色进行映射。
———————————颜色的选择见官网链接——————————————————————————
自动保存图标：
plt.savefig('图片名称.png',bbox_inches='tight')
plt.show()
第一个参数是图片的名称和格式，第二个参数是将图标多余的空白区域裁剪掉，如果要保留周围的空白范围，则省略改参数即可。
注意：该函数不能在plt.show()后面执行否则保存的是白板
ax.tick_params():
matplotlib.pyplot.tick_params(axis='both', **kwargs)
Change the appearance of ticks, tick labels, and gridlines.
Tick properties that are not explicitly set using the keyword arguments remain unchanged unless reset is True.
ax.tick_params(axis='both',labelsize=14)#设置X和Y轴刻度的大小尺寸
参数：
axis{'x', 'y', 'both'}, default: 'both'
The axis to which the parameters are applied.
which{'major', 'minor', 'both'}, default: 'major'
The group of ticks to which the parameters are applied.
reset bool, default: False
Whether to reset the ticks to defaults before updating them.
其他参数：length、width、color、grid_color（网格线颜色）等
见链接：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.tick_params.html
ax.scatter()函数介绍：
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)
参数：
x, y：绘制散点图的数据点。
s：可选参数。散点的大小，为一个实数或数组。默认大小为20。
c：可选参数。散点图的颜色序列。这里要注意c不是一个单一的RGB或RGBA序列，而是一个RGB或RGBA的二维数组。
marker：可选参数。散点图的散点样式，可选样式可参考之前介绍Matplotlib属性时的相关内容。
链接：market样式style
cmap：可选参数。颜色映射实例或注册的颜色映射名称。只有当c是一个浮点数组时，才使用cmap。
norm：可选参数。若为True，则将数据正则化为0-1之间的数。
vmin, vmax：可选参数。数据边界化，但是若norm已设置为True，则参数无效。
alpha：可选参数。设置散点透明度。
linewidths：可选参数。标记点的长度。
edgecolors：可选参数。颜色或颜色序列，标记边缘颜色。
https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html