matplotlib库功能非常强大，记得当时研究生写毕业论文的时候，经常用这个库进行数据的作图与整合，在上海疫情隔离的期间，超级郁闷与无聊，闲来无事，所以就绘制了一下上海疫情确诊病例的折线图，从图中可以一目了然的看出疫情的发展趋势。希望有需要的小伙伴喜欢。
python代码：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
x = pd.date_range(start='2022-03-01', end='2022-04-24', freq='D')
y = np.array([2,8,16,19,28,48,55,65,80,75,83,65,169,139,202,158,260,374,509,758,896,982,983,1609,2269,2676,3500,4477,5982,5653,4502,6311,8226,9006,13354,17077,19982,21222,23624,24943,26087,22342,26330,27719,23072,23513,24820,22248,20416,18901,18495,17629,23370,21058,16980])
fig = plt.figure(figsize=(20,12),dpi=2000)
ax = fig.add_subplot(111)
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))
plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator())
plt.xlabel('上海新冠确诊病例趋势图(日期)')
plt.ylabel('确诊病例(人)')
plt.gcf().autofmt_xdate() # 自动旋转日期
ax.plot(x, y)
#生成图片存放的位置
plt.savefig(r'C:UsersJasonDesktopsh-tendency.jpg',
dpi=2000,bbox_inches = 'tight')
plt.show()
这是生成的图片：
enjoy it。
