前言
这依然是我在准备可视化专栏的过程笔记，主题仍然是模仿各种非常规图表，大部分使用 matplotlib 包完成。
但是，有小伙伴说，使用 matplotlib 太繁琐了，代码量非常多。
我非常同意，于是我制作了一些能大量简化代码的工具与代码库。
这次首先介绍配置表工具，直白说，对于图表上的硬配置，现在不再需要写代码了，直接到 excel 上配置好就可以：
- 使用时，只需要在"启用"列选1即可
- D列往右，是固定的配置，一旦配置好，以后都无须改动(部分涉及数值配置项，需要根据调整)
意味着，以后关于图表细节的调整，都可以直接在配置层面上重复使用！
接下来，简单介绍如何使用。
本文工具需要我制作的一个包：
- 工具收录在：数据大宇宙 > 工具 > 可视化
不再需要记忆各种属性
延用上一节的目标图表，已经画出了所需的3种图形：
- 堆积图
- x 坐标轴下方的长方形
- 下方的泡泡图与对于标签
此时，图表与目标还有些细节差距，下图对比：
- 左边是目标，右边是现在的情况
缺少的是一些坐标轴，刻度，数据区边框线这些细节处理。这往往是一个非常规图表必须的环节。
这些事情繁琐，没有啥原理可说，纯粹依赖文档的记忆。
我们没有必要为此浪费精力。
于是，我把这些属性设置全放进 Excel 中，通过配置即可。
首先列出需要修改的点：
- 左、上 数据边框取消，刻度线、刻度标签取消
- y轴移到右边
- x轴锁定与y轴0点处交汇
- y坐标轴的线与刻度，只显示0以上的
在 Excel 中找到对应的配置，"启动"列填1：
- "备注"列，按你自己理解，可以随意编写，甚至空白也可以
代码是怎么使用？
- 行14：导入类
- 行16：实例化 TabelConf 对象，其中可以设置配置表的路径与工作表名字(默认值与 pandas.read_excel 一致)
- 行17：使用对象直接调用，调用时传入 axes 对象即可
- 你可以随时修改 Excel 的配置，保存后，重新执行调用代码，就能马上看到效果
执行结果如下：
划重点：
- 你可以配置多个图表，或者多个图表应用同一个配置，怎么使用，随你喜欢
- 你可能会发现，你可以随意往里面新增自己的配置，说白了，里面配置的每一行都会被动态执行。
- 后续我会把这个系列制作过程中用到的配置更新上去
"但是，制作堆积图、泡泡图和标签都很费代码呀！！"
这种需要与数据联动的操作，我将提供 api 层面的帮助类完成，后续文章再做介绍
如果文章中全部使用我自定义的帮助方法，你将失去学习 matplotlib 的核心原理，因此关键代码，我还是需要列出 matplotlib 的使用
