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README.md

@@ -24,6 +24,10 @@ Matplotlib可以说是python数据可视化最重要且常见的工具之一，
 
 关于本项目的名称，fantastic-matplotlib，在笔者精读过官网文档之后，才愈发觉得精妙，仿佛看到了一角下的广袤冰山，被它强大的功能和精巧的设计惊艳到了，之前对于matplotlib的了解还是过于浅薄，因此想用fantastic来表示笔者的感慨，也希望能够通过这样一个开源教程带领读者领略的matplotlib的精彩之处。
 
+下图是该项目的大纲，总共五个章节介绍整个Fantastic-Matplotlib数据可视化项目。
+
+![](https://img-blog.csdnimg.cn/20210530234005720.png)
+
 ## 使用说明
 
 - 使用前请将matplotlib升级到最新版本V3.3.3(2020年12月)，否则可能会出现报错！
@@ -35,27 +39,34 @@ Matplotlib可以说是python数据可视化最重要且常见的工具之一，
 
 * [第一回：Matplotlib初相识](https://nbviewer.jupyter.org/github/datawhalechina/fantastic-matplotlib/blob/main/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E5%9B%9E%EF%BC%9AMatplotlib%E5%88%9D%E7%9B%B8%E8%AF%86.ipynb)
 
-    ​	和matplotlib的初次邂逅，赶紧拿出画布，画笔，一段奇幻的旅途即将开启
+    	>和matplotlib的初次邂逅，赶紧拿出画布，画笔，一段奇幻的旅途即将开启
+
+    本回作为引入，介绍了matplotlib可视化绘图包的特点，以及如何用最简单的几行代码画出一幅可视化图表。
 
 * [第二回：艺术画笔见乾坤](https://nbviewer.jupyter.org/github/datawhalechina/fantastic-matplotlib/blob/main/%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E5%9B%9E%EF%BC%9A%E8%89%BA%E6%9C%AF%E7%94%BB%E7%AC%94%E8%A7%81%E4%B9%BE%E5%9D%A4.ipynb)
 
-    ​	挥舞起手中的艺术画笔，发挥想象力，在画布上自由地绘制图形
+    	>挥舞起手中的艺术画笔，发挥想象力，在画布上自由地绘制图形
+
+    本回作为整个matplotlib宇宙中最重要的一个环节，重点介绍了matplotlib绘图的核心API，以及使用matplotlib绘制基本元素的方法
 
 * [第三回：布局格式定方圆](https://nbviewer.jupyter.org/github/datawhalechina/fantastic-matplotlib/blob/main/%E7%AC%AC%E4%B8%89%E5%9B%9E%EF%BC%9A%E5%B8%83%E5%B1%80%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E5%AE%9A%E6%96%B9%E5%9C%86.ipynb)
 
-    ​	没有规矩不成方圆，你应当开始学会如何合理地在画布上布局了
+    	>没有规矩不成方圆，你应当开始学会如何合理地在画布上布局了
+
+    本回介绍了常用的两种绘图布局方法，让使用者可以自由地在画布中进行布局
 
 * [第四回：文字图例尽眉目](https://nbviewer.jupyter.org/github/datawhalechina/fantastic-matplotlib/blob/783ea720ba34593f8786a3e501a6b9e512c3f2dc/%E7%AC%AC%E5%9B%9B%E5%9B%9E%EF%BC%9A%E6%96%87%E5%AD%97%E5%9B%BE%E4%BE%8B%E5%B0%BD%E7%9C%89%E7%9B%AE.ipynb)
 
-    ​	为了让你的画流传更久远，快来学习下如何在画布上题字吧
+    	>为了让你的画流传更久远，快来学习下如何在画布上题字吧
+
+    本回介绍了如何在图像上，坐标轴上绘制文本，以及如何在图像上绘制图例
 
 * [第五回：样式色彩秀芳华](https://nbviewer.jupyter.org/github/datawhalechina/fantastic-matplotlib/blob/main/%E7%AC%AC%E4%BA%94%E5%9B%9E%EF%BC%9A%E6%A0%B7%E5%BC%8F%E8%89%B2%E5%BD%A9%E7%A7%80%E8%8A%B3%E5%8D%8E.ipynb)
 
-    ​	下一步你需要学习下怎么样绘制出更加花样繁复，色彩绚丽的画了
+    	>下一步你需要学习下怎么样绘制出更加花样繁复，色彩绚丽的画了
 
-* [第六回：场景案例显神通](https://nbviewer.jupyter.org/github/datawhalechina/fantastic-matplotlib/blob/main/%E7%AC%AC%E5%85%AD%E5%9B%9E%EF%BC%9A%E5%9C%BA%E6%99%AF%E6%A1%88%E4%BE%8B%E6%98%BE%E7%A5%9E%E9%80%9A.ipynb)
+    本回介绍了4种修改matplotlib绘图样式的方法，以及6种修改matplotlib色彩设置的方法
 
-    ​	最后你应当要了解不同场景下的绘图技巧，正好像山水/人物/花鸟画都有各自的独特技巧一样
 
 ## 致谢
 

第三回：布局格式定方圆.ipynb

@@ -9,7 +9,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 2,
+   "execution_count": 1,
    "metadata": {
     "ExecuteTime": {
      "end_time": "2020-11-01T10:58:25.798702Z",
@@ -21,8 +21,8 @@
     "import numpy as np\n",
     "import pandas as pd\n",
     "import matplotlib.pyplot as plt\n",
-    "plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']\n",
-    "plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False"
+    "plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']   #用来正常显示中文标签\n",
+    "plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   #用来正常显示负号"
    ]
   },
   {
@@ -695,7 +695,7 @@
    "name": "python",
    "nbconvert_exporter": "python",
    "pygments_lexer": "ipython3",
-   "version": "3.7.9"
+   "version": "3.9.4"
   },
   "toc": {
    "base_numbering": 1,