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今天开始琢磨用Python画图，没使用之前是一脸懵的，我使用的开发环境是Pycharm，这个输出的是一行行命令，这个图画在哪里呢？
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搜索之后发现，它会弹出一个对话框，然后就开始画了，比如下图
第一个常用的库是Turtle，它是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，这个词的意思就是乌龟，你可以想象下一个小乌龟在一个x和y轴的平面坐标系里，从原点开始根据指令控制，爬行出来就是绘制的图形了。
它最常用的指令就是旋转和移动，比如画个圆，就是绕着圆心移动；再比如上图这个怎么画呢，其实主要就两个命令：
turtle.forward(200)
turtle.left(170)
第一个命令是移动200个单位并画出来轨迹
第二个命令是画笔顺时针转170度，注意此时并没有移动，只是转角度
然后呢？ 循环重复就画出来这个图了
好玩吧。
有需要仔细研究的可以看下这篇文章 ，这个牛人最后用这个库画个移动的钟表，太赞了。
Turtle虽好玩，但是我想要的是我给定数据，然后让它画图，这里就找到另一个常用的画图的库了。
Matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。其中，matplotlib的pyplot模块一般是最常用的，可以方便用户快速绘制二维图表。
使用起来也挺简单，
首先import matplotlib.pyplot as plt 导入画图的图。
然后给定x和y，用这个命令plt.plot(x, y)就能画图了，接着用plt.show()就可以把图形展示出来。
接着就是各种完善，比如加标题，设定x轴和y轴标签，范围，颜色，网格等等，在 这篇文章里介绍的很详细。
现在互联网的好处就是你需要什么内容，基本上都能搜索出来，而且还是免费的。
我为什么要研究这个呢？当然是为了用，比如我把比特币的曲线自己画出来可好？
假设现在有个数据csv文件，一列是日期，另一列是比特币的价格，那用这个命令画下：
这两列数据读到pandas中，日期为df['time']列，比特币价格为df['ini']，那我只要使用如下命令
plt.plot(df['time'], df['ini'])
plt.show()
就能得到如下图：
自己画的是不是很香，哈哈！
然后呢，我在上篇文章 中介绍过求Ahr999指数，那可不可以也放到这张图中呢？不就是加一条命令嘛
plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])
图形如下：
但是，Ahr999指数怎么就一条线不动啊， 原来两个Y轴不一致，显示出来太怪了，需要用多Y轴，问题来了。
继续谷歌一下，把第二个Y轴放右边就行了，不过呢得使用多图，重新绘制
fig = plt.figure() # 多图
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price") # 绘制第一个图比特币价格
ax1.set_ylabel('BTC price') # 加上标签
# 第二个直接对称就行了
ax2 = ax1.twinx()# 在右边增加一个Y轴
ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999") # 绘制第二个图Ahr999指数，红色
ax2.set_ylim([0, 50])# 设定第二个Y轴范围
ax2.set_ylabel('ahr999')
plt.grid(color="k", linestyle=":")# 网格
fig.legend(loc="center")#图例
plt.show()
跑起来看看效果，虽然丑了点，但终于跑通了。
这样就可以把所有指数都绘制到一张图中，等等，三个甚至多个Y轴怎么加？这又是一个问题，留给爱思考爱学习的你。
有了自己的数据，建立自己的各个指数，然后再放到图形界面中，同时针对异常情况再自动进行提醒，比如要抄底了，要卖出了，用程序做出自己的晴雨表。
如果这是VB的程序，那么可以用如下的得到两个1~10的整数：
x=Int(Rnd*10)+1。
y=Int(Rnd*10)+1。
再加上循环for i=1 to 5可以。
#include stdio.h。
#include stdlib.h bai/* 随机库函数 */。
#include time.h /* 时间库函数 */。
int count=0, ok=0; /* count表示回答次数, ok表示回答正确次数 */。
/* 加法函数 */。
int add(int x,int y)。
优点
简单：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
易学：Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档。
易读、易维护：风格清晰划一、强制缩进。
编写循环的技巧，for循环包含了常见的计数器式循环。由于通常for循环比while循环更容易写,也执行得更快，所以for循环一般是你遍历序列或其他可迭代对象时的首选。事实上，作为一条通用法则，你应该克制在Python中使用计数方式的诱惑——Python提供的迭代工具,能帮你把像C这样低级语言中循环集合体的工作自动化。不过，有些情况下你还是需要以更为特定的方式进行迭代。例如，如果你需要在列表中每隔一个元素或每隔两个元素进行访问，或是要同时修改列表呢?如果在同一个for循环内，并行遍历一个以上的序列呢?如果你也需要进行索引呢?
你总是可以用while循环和手动索引运算来编写这些独特的循环，但是python提供了一套内置函数,可以帮你在for循环内定制迭代:·内置函数range (Python 0.X及之后版本可用)返回一系列连续增加的整数，可作为for中的索引。内置函数zip (Python 2.0及之后版本可用)返回一系列并行元素的元组，可用于在for中内遍历多个序列。内置函数enumerate (Python 2.3及之后版本可用）同时生成可迭代对象中元素的值和索引，因而我们不必再手动计数。内置函数map (Python 1.0及之后版本可用）在Python 2.X中与zip有着相似的效果，但是在3.X中 map 的这一角色被移除了。因为for循环可能会比基于while的计数器循环运行得更快，所以借助这些工具并尽可能地使用for循环，会让你受益匪浅。让我们在常见的使用场景下，依次看一看这些内置函数吧。我们将会看到，它们的用法在Python 2.X和3.X中稍有不同，同时它们中的一些要比其他的更加有效。
写个匹配函数，传参是两个图，返回成功或者失败。
然后把23456789....图片放在列表里，for循环去调用匹配函数，匹配到了就退出，没有就继续
想要实现从 0 到 10 的累加，可以执行如下代码：
print("计算 0+2+...+10 的结果为：")
#保存累加结果的变量result = 0
#逐个获取从 0到 10 这些值，并做累加操作
for i in range(0，10):
result += iprint(result)
上面代码中，使用了 range() 函数，此函数是 Python 内置函数，用于生成一系列连续整数，多用于 for 循环中。
扩展资料：
使用Python编程时的注意事项：
1、初始变化量
在Python里，一个表达式中的名字在它被赋值之前是没法使用的。这是有意而为的：这样能避免一些输入失误，同时也能避免默认究竟应该是什么类型的问题(0，None，””，[]，?)。记住把计数器初始化为0，列表初始化为[]，以此类推。
2、从第一列开始
确保把顶层的，未嵌套的代码放在最左边第一列开始。这包括在模块文件中未嵌套的代码，以及在交互提示符中未嵌套的代码。Python使用缩进的办法来区分嵌套的代码段，因此在你代码左边的空格意味着嵌套的代码块。除了缩进以外，空格通常是被忽略掉的。
pre
da =[
['a',30,0.45],
['b',31,0.43548],
['c',32, 0.43],
['d',33, 0.42],
['e',34, 0.41],
['f',35, 0.40],
['g',36, 0.39],
['h',37, 0.38]
]
li = [] # 存放符合条件的数
lp = [] # 正参与循环的数
total = 0.0 # 求和
no = 0 # 总循环次数
i,ln = 0,len(da)
while True:
if i ln: # 加入循环
lp +=[da[i]]
print('{}次后{}参入循环！'.format(no,da[i][0]))
i += 1
while lp:
no += 1
for j in range(len(lp)-1,-1,-1):
total += lp[j][2]
lp[j][1] -= 1
if lp [j][1] == 0:
print('{}次后，{}循环结束！'.format(no,lp[j][0]))
del lp[j]
if total = 10:
li += [[no,round(total-10,5)]]
total = 0
break
if i==ln and lp == []:
print('最后值为：{}'.format(total))
break
print('\n符合条件的值有{}个，他们如下：\n'.format(len(li)),'*'*40)
for i in range(len(li)):
print(li[i][0],'次循环后，符合条件,其和为：',10+li[i][1],' ,减10后为：',li[i][1])
/pre