1.圖例的新增

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
%matplotlib inline
data1=np.random.normal(30,5,100)
data2=np.random.normal(50,6,100)
data3=np.random.normal(70,5,100)
data4=np.random.rand(100)
plt.plot(data1,label='label1')
plt.plot(data2,label='label2')
plt.plot(data3,label='label3')
plt.plot(data4,label='label4')
#bbox_to_anchor用於定位標籤的位置和大小。前兩個數值表示標籤左下角的座標，後兩個表示標籤的長度和高度
#ncol表示標籤有幾列，loc表示位置0表示最合適。mode 表示是水平填充座標軸區域，
#borderaxespad一般為預設，表示圖利與座標軸區域的空間。
plt.legend(bbox_to_anchor=(0,1.02,1,0),ncol=2,loc=0,mode='expand',borderaxespad=0)
#xy表示指向的位置座標，xytext表示註釋文字框的左下角的座標。
plt.annotate('Important Value',xy=(18,20),xytext=(20,10),arrowprops=dict(arrowstyle='->'))
 

2.座標軸的移動

x=np.linspace(-np.pi,np.pi,500,endpoint=True)
y=np.sin(x)
plt.plot(x,y)
ax=plt.gca()
#spines是指連線座標軸的線，一共有上下左右四個。top/bottom/right/left
#上面的和右面的設定成無色
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
#把下面的和左面的線設定成（0，0）
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
#設定刻度間隔是0.5的倍數。這裡要注意引入matplotlib.
ax.yaxis.set_major_locator(matplotlib.ticker.MultipleLocator(0.5))
ax.ylim=(-1,1)