用matplotlib画二维图像时，默认情况下的横坐标和纵坐标显示的值有时达不到自己的需求，需要借助xticks()和yticks()分别对横坐标x-axis和纵坐标y-axis进行设置。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = range(1,13,1)
y = range(1,13,1)
plt.plot(x,y)
plt.show()
x坐标和y坐标都表示1到12的整数，不进行坐标设置时，执行效果为：
此时的x轴和y
用matplotlib画二维图像时，默认情况下的横坐标和纵坐标显示的值有时达不到自己的需求，需要借助xticks()和yticks()分别对横坐标x-axis和纵坐标y-axis进行设置。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = range(1,13,1)
y = range(1,13,1)
plt.plot(x,y)
plt.show()
x坐标和y坐标都表示1到12的整数，不进行坐标设置时，执行效果为：
此时的x轴和y
平行坐标图，一种数据可视化的方式。以多个垂直平行的坐标轴表示多个维度，以维度上的刻度表示在该属性上对应值，相连而得的一个折线表示一个样本，以不同颜色区分类别。
但是很可惜，才疏学浅，没办法在Python里实现不同颜色来区分不同的类别。如果对此比较在意的大神可以不要往下看了。。。。。。。。。
上图是一个基于iris数据集所画的一个平行坐标图。
隔开隔开…………………………………隔开隔开
不多扯了，下面正式上代码
方法一、基于pyecharts第三方包来实现
from pyecharts im
