matplotlib作业

一、折线图作业要求：

1. 以下是长沙某一个月的天气数据，按照时间的顺序绘制成折线图，其中数据highest是最高温度，lowest是最低温度。最高温度线条用红色，最低温度线条用蓝色。
2. 具体的坐标点，用圆点marker表示。
3. 把x轴的时间刻度按照1-31标记出来，并且标记x轴和y轴的标题。
4. 图的标题是“长沙5月份气温走势”。

数据：

highest = [26,21,26,26,22,20,17,19,22,28,30,28,24,28,25,26,25,26,25,23,24,30,32,31,30,27,26,27,29,25,25]
lowest =  [17,13,17,18,18,17,14,15,16,18,19,20,18,18,20,20,20,20,20,16,17,19,21,24,24,23,20,18,19,18,19]

效果图参考：

二、条形图作业要求：

1. 以下数据是三类学校（普通本科、中等职业教育、普通高中）在2014-2018（包含2018）的报名人数，用DataFrame构建。
2. 把年份当做x轴，报名人数当做y轴的值。
3. 绘制分组条形图，同一个年份的放在一个组。
4. 图例横向排列（提示：用legend的ncol参数，ncol表示的是把图例分成多少列显示）。
5. 把报名人数在图上绘制出来。

数据：

data = {
    "普通本科":[721,738,749,761,791],
    "中等职业教育": [620,601,593,582,557],
    "普通高中": [797,797,803,800,793]
}

效果图参考：

三、直方图作业要求：

1. 用pandas从scores.csv读取出来，形成一个DataFrame对象。
2. 绘制化学成绩的直方图（chem列）。
3. 标记x轴的坐标。
4. 标记每个条形上的具体数值。

数据：
在matplotlib代码->作业参考文件夹的scores.csv文件中。

效果图参考：

四、散点图作业要求：

1. 把guazi_bj（北京）、guazi_gz（广州）、guazi_sh（上海）、guazi_sz（深圳）二手车的数据归类在一个DataFrame中。
2. 新增车辆使用年份（use_year）与保值率（hedge_rate）两个字段。其中使用年份的计算是把当前的时间减去购买的时间，然后再转换成年；保值率的计算是将二手车的价格/新车的价格。
3. 把二手车使用年份与保值率（二手车价/新车价格）绘制成散点图，观察他们的分布情况。
4. 把二手车的行驶距离与保值率（二手车价/新车价格）绘制成散点图，观察他们的分布情况。
   
   

五、饼图作业要求：

1. 把以下数据绘制成饼图。
2. 把Chrome浏览器的模块分割开0.05。
3. 设置阴影。
4. 把百分数的颜色设置成白色，把浏览器的名字颜色设置成黑色。
5. 把Edge和Safari浏览器的比例文字字体大小调成10，其他的12。

效果如下：

六、箱线图作业：

1. 读取scores.csv文件。
2. 把所有科目的成绩都在一张图上绘制箱线图。
3. 观察这个图，你能发现什么信息。

效果图：

七、雷达图作业：

1. 读取scores.csv文件成DataFrame对象。
2. 计算每个科目的平均成绩。
3. 将每个科目的平均成绩绘制成雷达图。

效果图如下：