matplotlib

# Matplotlib ## 概述 Matplotlib 是 Python 的基础可视化库，用于创建静态、动画和交互式图表。本技能提供关于有效使用 matplotlib 的指导，涵盖 pyplot 接口（MATLAB 风格）和面向对象 API（Figure/Axes），以及创建出版级可视化效果的最佳实践。 ## 何时使用此技能 当需要执行以下操作时使用此技能： - 创建任何类型的图表（折线图、散点图、柱状图、直方图、热力图、等高线图等） - 生成科学或统计可视化图表 - 自定义图表外观（颜色、样式、标签、图例） - 创建包含子图的多面板图表 - 将可视化结果导出为各种格式（PNG、PDF、SVG 等） - 构建交互式图表或动画 - 进行 3D 可视化 - 将图表集成到 Jupyter Notebook 或 GUI 应用程序中 ## 核心概念 ### Matplotlib 层级结构 Matplotlib 使用对象的层级结构： 1. **Figure (画布)** - 所有图表元素的顶级容器 2. **Axes (坐标轴)** - 显示数据的实际绘图区域（一个 Figure 可以包含多个 Axes） 3. **Artist (绘图对象)** - 图表上可见的所有内容（线条、文本、刻度等） 4. **Axis (轴)** - 处理刻度和标签的数轴对象（x 轴、y 轴） ### 两种接口 **1. pyplot 接口（隐式，MATLAB 风格）** python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3, 4]) plt.ylabel('some numbers') plt.show() - 方便快捷，适合简单绘图 - 自动维护状态 - 适合交互式工作和简单脚本 **2. 面向对象接口（显式）** python import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() ax.plot([1, 2, 3, 4]) ax.set_ylabel('some numbers') plt.show() - **推荐用于大多数使用场景** - 对 Figure 和 Axes 有更明确的控制 - 更适合包含多个子图的复杂图表 - 更易于维护和调试 ## 常用工作流 ### 1. 基础绘图创建 **单图工作流：** python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建画布和坐标轴（面向对象接口 - 推荐） fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) # 生成并绘制数据 x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) ax.plot(x, np.sin(x), label='sin(x)') ax.plot(x, np.cos(x), label='cos(x)') # 自定义 ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') ax.set_title('Trigonometric Functions') ax.legend() ax.grid(True, alpha=0.3) # 保存和/或显示 plt.savefig('plot.png',