背景：
有些数学题目经常要用到数形结合思想，尤其是一些函数题目，如果能够把函数图像画出来进行解题的话，思路会更加清晰明了。python绘图主要用到matplotlib绘图模块，平时我们看到的往往是下面这种图
用一个实线矩形把几何图形封闭起来，看起来好像在一个象限里面。现实中，我们通常采用描点作图，首先建立一个笛卡尔直角坐标系，然后根据一个自变量，一个因变量的在坐标系里面描一些点，然后用一条光滑曲线把这些点串起来，更像下面这种图
那么，我们怎么才能利用matplotlib模块画出上面的正弦函数呢？先看代码，再听分解
代码：
import math
import numpy as np #导入数值计算模块
import matplotlib.pyplot as plt #导入绘图模块
import mpl_toolkits.axisartist as axisartist #导入坐标轴加工模块
fig=plt.figure(figsize=(4,2)) #新建画布
ax=axisartist.Subplot(fig,111) #使用axisartist.Subplot方法创建一个绘图区对象ax
fig.add_axes(ax) #将绘图区对象添加到画布中
ax.axis[:].set_visible(False) #隐藏原来的实线矩形
ax.axis["x"]=ax.new_floating_axis(0,0,axis_direction="bottom") #添加x轴
ax.axis["y"]=ax.new_floating_axis(1,0,axis_direction="bottom") #添加y轴
ax.axis["x"].set_axisline_style("->",size=1.0) #给x坐标轴加箭头
ax.axis["y"].set_axisline_style("->",size=1.0) #给y坐标轴加箭头
ax.annotate(s='x' ,xy=(2*math.pi,0) ,xytext=(2*math.pi,0.1)) #标注x轴
ax.annotate(s='y' ,xy=(0,1.0) ,xytext=(-0.5,1.0)) #标注y轴
plt.xlim(-6.3,6.3) #设置横坐标范围
plt.ylim(-1.1,1.1) #设置纵坐标范围
ax.set_xticks([-2*math.pi,-math.pi,0,math.pi,2*math.pi]) #设置x轴刻度
ax.set_yticks([-1,1]) #设置y轴刻度
y=[] #用来存放函数值
x=np.linspace(-2*math.pi,2*math.pi,100) #构造横坐标数据
for xi in x: #生成函数值
y.append(math.sin(xi))#追加
plt.plot(x,y,color="blue") #描点连线
plt.show() #出图代码解读：
工欲善其事必先利其器，画坐标轴当然要用到坐标轴加工类 axisartist，接下来就是用匠心精神不断打磨坐标轴。
首先，隐藏原来的实线矩形
ax.axis[:].set_visible(False)
其次，添加自定义x轴和y轴
ax.axis["x"]=ax.new_floating_axis(0,0,axis_direction="bottom") ax.axis["y"]=ax.new_floating_axis(1,0,axis_direction="bottom")
接着，加箭头，设置箭头款式，并把坐标轴标注出来
ax.axis["x"].set_axisline_style("->",size=1.0)
ax.axis["y"].set_axisline_style("->",size=1.0)
ax.annotate(s='x' ,xy=(2*math.pi,0) ,xytext=(2*math.pi,0.1))
ax.annotate(s='y' ,xy=(0,1.0) ,xytext=(-0.5,1.0)) 
修缮刻度和范围：
plt.xlim(-6.3,6.3) plt.ylim(-1.1,1.1) ax.set_xticks([-2*math.pi,-math.pi,0,math.pi,2*math.pi]) ax.set_yticks([-1,1])
到这里，一个比较好看的正弦函数图像才算画出来，逻辑上来说，要使得坐标轴的标注位置恰当，加标注操作应该在设置坐标轴范围操作之后。
