知識星球首先感謝github網友製作的滑鼠拖拽，滾輪方法功能：
拖拽功能補丁連結：
https://gist.github.com/t20100/e5a9ba1196101e618883
看一下資料長什麼樣：
用excel開啟的csv檔案長這樣：
在python ide中直接顯示長這樣：
看完資料長什麼樣，接下來就可以畫圖了。
廢話不多說，直接上程式碼和圖
from lzdb import *
Table.coding = "gb18030"
t=Table.read("測試樣本")
Table.setfig(4,4,(20,20))
k=[[0.7, 0.2, 0.9, 1],
[0.5, 0.4, 0.9, 1],
[0.3, 0.6, 0.9, 1],
[0.1, 0.8, 0.9, 1],
[0.9, 0, 0.9, 1]]
#這個是顏色
#開始畫圖
t.bar("名字","隨機1",title="柱狀圖-1組資料",color=k[0])
t.bar("名字",["隨機1","隨機2","隨機3","隨機4"],title="柱狀圖-n組資料-1行程式碼",color=k)
t.plot("規律1","規律4",title="線圖-1組資料-非平滑處理",color=k[0])
t.plot("規律1",["規律1","規律2","規律3","規律4"],
title="線圖-n組資料-1行程式碼-平滑處理",smoothindex=5,color=k)
t.plot("規律1","規律1",title="線圖-n組資料-n行程式碼-非平滑處理",
label="第一個",smoothindex=5,color=k[0])
t.plot("規律1","規律2",new = False, label="第二個",color=k[1])
t.plot("規律1","規律3",new = False,label="第三個",color=k[2])
t.plot("規律1","規律4",new = False,label="第四個", color=k[3])
t.scatter("隨機1","隨機2",title="散點圖-1組資料",color=k[0])
t.scatter("隨機1",["隨機2","隨機3","隨機4"],title="散點圖-n組資料-1行程式碼",
label=[1,2,3],color=k)
t.scatter("隨機1","隨機2",title="散點圖-n組資料-n行程式碼",label="1st",color=k[0])
t.scatter("隨機1","隨機3",new=False,label="2nd",color=k[1])
t.scatter("隨機1","隨機4",new=False,label="3rd",color=k[2])
t.scatter3d("規律1","規律2","規律4",title="散點圖3D-1組資料-1行程式碼",color=k[0])
t.scatter3d("規律1","規律2","規律4",label="散點1",
title="散點圖3D-n組資料-n行程式碼",color=k[0])
t.scatter3d("規律1","規律3","規律4",label="散點2",new=False,color=k[1])
t.scatter3d("規律1","規律2","規律3",label="散點3",new=False,color=k[2])
t.ring("名字","隨機1",title="環形圖-1組資料-1行程式碼-標簽",colors=k)
t.ring("名字","隨機1",mod="legend",title="環形圖-1組資料-1行程式碼-圖例",colors=k)
t.ring("名字","隨機1",mod="legend",width=1,title="餅圖-1組資料-1行程式碼-圖例",colors=k)
最後展示或者轉圖片直接輸出
#plt.show()
#plt.savefig('display.jpg')
以上就是這次更新的全部內容：
這次更新包裹了一些matplotlib的常用功能。
這次更新只包括以上展示的內容，其他的一些圖形展示還沒有時間完成。
目前只更新了一些監督學習最基本的一些資料展示，比如散點圖。
在我github上follow，like，fork會支援我給lazy database做出更多的極簡功能（比如heatmap，3d地形圖等等）。
下麵是github地址：
https://github.com/moenova/lazy-database
下載方式也很簡單：
安裝pip後輸入：
pip install lzdb
在安裝這個lazy database library之前請先安裝以下關聯的library:
scipy,sklearn,matplotlib,numpy
徵集lazy database的新名字：
原來只是因為SQL陳述句不方便於是做了lazy database，現在看來，資料展示，機器學習也是極為不方便需要寫很多程式碼。所以準備擴充以下，讓資料展示和機器學習也能儘量一行程式碼搞定。所以lazy database（懶人資料庫）這個名字已經不能概括這個library的功能了所以需要一個新的名字。
