散点图和折线图是数据分析中最常用的两种图形。其中，折线图用于分析自变量和因变量之间的趋势关系，最适合用于显示随着时间而变化的连续数据，同时还可以看出数量的差异，增长情况。
Matplotlib 中绘制散点图的函数为 plot() ，使用语法如下：matplotlib.pyplot.plot(*args,scalex=True,scaley=True,data=None,**kwargs)
常用参数及说明：
其他参数请参考文档：/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html
基本用法
import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt#读取数据datafile = u'D:\\pythondata\\learn\\matplotlib.xlsx'data = pd.read_excel(datafile)plt.figure(figsize=(10,5))#设置画布的尺寸plt.title('Examples of line chart',fontsize=20)#标题，并设定字号大小plt.xlabel(u'x-year',fontsize=14)#设置x轴，并设定字号大小plt.ylabel(u'y-income',fontsize=14)#设置y轴，并设定字号大小#color：颜色，linewidth：线宽，linestyle：线条类型，label：图例，marker：数据点的类型plt.plot(data['时间'],data['收入_Jay'],color="deeppink",linewidth=2,linestyle=':',label='Jay income', marker='o')plt.plot(data['时间'],data['收入_JJ'],color="darkblue",linewidth=1,linestyle='--',label='JJ income', marker='+')plt.plot(data['时间'],data['收入_Jolin'],color="goldenrod",linewidth=1.5,linestyle='-',label='Jolon income', marker='*')plt.legend(loc=2)#图例展示位置，数字代表第几象限plt.show()#显示图像
