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Matplotlib 是 Python 中一个强大的绘图库，可用于创建各种静态、动态的可视化图表。它提供了类似 MATLAB 的绘图接口，同时也支持面向对象的 API，让用户能够灵活地控制图表的各个方面。

基本概念

Matplotlib 的核心概念包括：

• Figure：整个图表的容器，可以包含多个子图。
• Axes：实际的绘图区域，包含坐标轴、刻度、标题等元素。
• Plot：具体的图形，如折线图、散点图、柱状图等。

简单示例

下面是一个简单的示例，展示如何使用 Matplotlib 创建一个折线图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)# 创建图表和子图
plt.figure(figsize=(8, 4))  # 设置图表大小
plt.plot(x, y, label='sin(x)')  # 绘制折线图# 添加标题、标签和图例
plt.title('Sin Function')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.legend()# 显示网格
plt.grid(True)# 显示图表
plt.show()

常见图表类型

Matplotlib 支持多种图表类型，以下是一些常见的示例：

折线图

plt.plot(x, y)

散点图

plt.scatter(x, y)

柱状图

plt.bar(['A', 'B', 'C'], [1, 2, 3])

直方图

plt.hist(data, bins=10)

饼图

plt.pie([35, 25, 25, 15], labels=['A', 'B', 'C', 'D'])

自定义图表

Matplotlib 提供了丰富的自定义选项，可以调整图表的各种属性：

• 颜色：使用color参数指定颜色，如'red'、'#FF0000'。
• 线型：使用linestyle参数指定线型，如'-'、'--'、':'。
• 标记：使用marker参数指定标记，如'o'、's'、'^'。
• 标题和标签：使用title、xlabel、ylabel设置标题和坐标轴标签。
• 图例：使用legend添加图例，并通过label参数指定每条线的名称。
• 坐标轴范围：使用xlim、ylim设置坐标轴范围。

面向对象 API

除了上述的 pyplot 接口，Matplotlib 还提供了面向对象的 API，更加灵活和可扩展：

fig, ax = plt.subplots()  # 创建图表和子图
ax.plot(x, y)  # 在子图上绘图
ax.set_title('Sin Function')  # 设置标题
ax.set_xlabel('X')  # 设置x轴标签
ax.set_ylabel('Y')  # 设置y轴标签

保存图表

使用savefig方法可以将图表保存为文件

plt.savefig('plot.png', dpi=300, bbox_inches='tight')

高级应用

Matplotlib 还支持更高级的功能，如：

• 多子图：使用subplot或subplots创建多个子图。
• 3D 绘图：使用mpl_toolkits.mplot3d创建 3D 图表。
• 动画：使用matplotlib.animation创建动画。
• 交互式图表：结合ipywidgets创建交互式可视化。