matplotlib

用途

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 matplotlib 的使用指导，涵盖 pyplot 接口（MATLAB 风格）与面向对象 API（Figure/Axes），以及创建出版级可视化图表的最佳实践。

何时使用

创建任意类型的图表（折线、散点、柱状、直方图、热力图、等高线等）
生成科学或统计可视化
自定义图表外观（颜色、样式、标签、图例）
创建多面板子图
将可视化导出为多种格式（PNG、PDF、SVG 等）
构建交互式图表或动画
处理 3D 可视化
将图表集成到 Jupyter 笔记本或 GUI 应用中

核心概念

Matplotlib 使用分层对象结构：

Figure：所有绘图元素的顶层容器
Axes：实际显示数据的绘图区域（一个 Figure 可包含多个 Axes）
Artist：图上所有可见元素（线条、文本、刻度等）
Axis：处理刻度和标签的数轴对象（x 轴、y 轴）

两种接口

pyplot 接口（隐式，MATLAB 风格）：适合快速简单绘图，自动维护状态，适合交互式工作和简单脚本。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.ylabel('some numbers')
plt.show()

面向对象接口（显式）：推荐用于大多数场景，对图形和坐标轴有更明确的控制，更适合多子图的复杂图形，更易维护和调试。

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3, 4])
ax.set_ylabel('some numbers')
plt.show()

常见工作流

基础绘图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
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)')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_title('Trigonometric Functions')
ax.legend()
ax.grid(True, alpha=0.3)
plt.savefig('plot.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()

多子图

支持三种方式：规则网格 plt.subplots(2, 2)、Mosaic 布局 plt.subplot_mosaic(...)、以及 GridSpec（最大控制力）。

图表类型与用途

折线图：时间序列、连续数据、趋势
散点图：变量间关系、相关性
柱状图：分类比较（含水平柱状图 barh）
直方图：分布
热力图：矩阵数据、相关性（imshow + colorbar）
等高线图：2D 平面上的 3D 数据
箱线图：统计分布
小提琴图：分布密度

样式与自定义

颜色指定方式：命名颜色、十六进制码、RGB 元组、colormap。可使用样式表 plt.style.use(...) 和 rcParams 自定义字体大小等。支持文本与注释（text、annotate）。

保存图形

支持 PNG、PDF、SVG 等格式。重要参数：dpi（出版 300、网页 150、屏幕 72）、bbox_inches='tight'、facecolor='white'、transparent=True。

3D 绘图

通过 projection='3d' 创建，支持曲面图 plot_surface、3D 散点、3D 折线。

最佳实践

生产代码使用面向对象接口，pyplot 仅用于快速交互探索
创建时设置 figsize，按输出媒介选择合适 DPI
使用 constrained_layout=True 或 tight_layout() 防止元素重叠
Colormap 选择：顺序型（viridis、plasma、inferno）、发散型（coolwarm、RdBu）、定性型（tab10、Set3）；避免彩虹色 jet
无障碍：使用色盲友好 colormap（viridis、cividis），柱状图增加图案/阴影，保证对比度
性能：大数据集使用 rasterized=True，绘图前适当降采样，动画使用 blitting
代码组织：将绘图逻辑封装为函数

快速参考脚本

scripts/plot_template.py：演示多种图表类型与最佳实践的模板脚本，用法 python scripts/plot_template.py
scripts/style_configurator.py：交互式配置 matplotlib 样式偏好并生成自定义样式表，用法 python scripts/style_configurator.py

详细参考

references/plot_types.md：图表类型完整目录，含代码示例与用例
references/styling_guide.md：详细样式选项、colormap 与自定义
references/api_reference.md：核心类与方法参考
references/common_issues.md：常见问题排查指南

与其他工具集成

可与 NumPy/Pandas（直接从数组和 DataFrame 绘图）、Seaborn（基于 matplotlib 的高级统计可视化）、Jupyter（%matplotlib inline 或 %matplotlib widget）、GUI 框架（Tkinter、Qt、wxPython）集成。

常见陷阱

元素重叠：使用 constrained_layout=True 或 tight_layout()
状态混乱：使用 OO 接口避免 pyplot 状态机问题
多图形内存问题：用 plt.close(fig) 显式关闭
字体警告：安装字体或用 plt.rcParams['font.sans-serif'] 抑制
DPI 混淆：figsize 单位为英寸，像素 = dpi × 英寸

附加资源

官方文档：https://matplotlib.org/
图库：https://matplotlib.org/stable/gallery/index.html
速查表：https://matplotlib.org/cheatsheets/
教程：https://matplotlib.org/stable/tutorials/index.html

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