matplotlib之常见图像种类

Matplotlib 是一个用于绘制图表和数据可视化的 Python 库。它支持多种不同类型的图形，以满足各种数据可视化需求。以下是一些 Matplotlib 支持的主要图形种类：

1. 折线图（Line Plot）：

   • 用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。
   • plt.plot() 函数用于创建折线图。

1. 散点图（Scatter Plot）：

   • 用于显示两个变量之间的关系，每个数据点表示一个观测值。
   • plt.scatter() 函数用于创建散点图。

1. 柱状图（Bar Chart）：

   • 用于比较不同类别的数据，通常用于显示离散的数据。
   • plt.bar() 和 plt.barh() 函数用于创建垂直和水平柱状图。

1. 直方图（Histogram）：

   • 用于显示数据的分布情况，特别是连续变量。
   • plt.hist() 函数用于创建直方图。

1. 饼图（Pie Chart）：

   • 用于显示不同部分占整体的比例。
   • plt.pie() 函数用于创建饼图。

1. 箱线图（Box Plot）：

   • 用于显示数据的统计分布，包括中位数、四分位数等。
   • plt.boxplot() 函数用于创建箱线图。

1. 等高线图（Contour Plot）：

   • 用于显示二维数据的等高线。
   • plt.contour() 函数用于创建等高线图。

1. 热力图（Heatmap）：

   • 用于显示矩阵数据的热度分布。
   • plt.imshow() 函数用于创建热力图。

1. 3D 图（3D Plot）：

   • Matplotlib 支持创建三维散点图、曲面图等。
   • mpl_toolkits.mplot3d 模块提供了创建 3D 图的工具。

1. 极坐标图（Polar Plot）：

   • 用于显示数据在极坐标系中的分布。
   • plt.polar() 函数用于创建极坐标图。

这些只是 Matplotlib 支持的一些常见图形种类，实际上，Matplotlib 还提供了许多其他类型的图形和定制选项，可以满足各种不同的可视化需求。你可以根据具体情况选择适合的图形类型，并通过调整参数来定制图表外观。