用途：Matplotlib 是 Python 的基础可视化库，可创建静态、动画与交互式图表。该技能面向需要精细控制图形元素、绘制新型图表或完成科研绘图流程的场景，涵盖 pyplot（MATLAB 风格）与面向对象（Figure/Axes）两种接口。
主要能力：支持折线、散点、柱状、直方图、热力图、等高线、箱线图、小提琴图等常见图表；支持多面板子图（subplots、subplot_mosaic、GridSpec）、3D 绘图、动画与交互；可定制颜色、样式、标签、图例、注释与 rcParams；可导出 PNG、PDF、SVG 等格式。
使用方式：项目安装可用 uv add "matplotlib==3.11.2" numpy scipy；笔记本交互可加 ipympl 并用 %matplotlib widget 启用。推荐使用面向对象接口 fig, ax = plt.subplots()，保存用 fig.savefig('plot.png', dpi=300, bbox_inches='tight')，批量脚本可设 MPLBACKEND=Agg。技能附带 scripts/plot_template.py 与 scripts/style_configurator.py 等脚本，命令示例：MPLBACKEND=Agg uv run --isolated --with "matplotlib==3.11.2" --with numpy --with scipy python scripts/plot_template.py --no-show --output plot.png。
适用场景：科研与统计可视化、论文与报告配图、Jupyter 交互分析、GUI 嵌入，以及与 NumPy/Pandas/Seaborn 配合使用。
限制：目标版本为 Matplotlib 3.11.2（Python 3.11+），GUI 窗口、Jupyter 组件与外部 LaTeX 依赖环境，资料未实际验证；示例片段假设已有导入与数据，使用前需自行验证。误差棒、箱线图须自行计算并说明不确定度，Matplotlib 不会推断。避免使用非感知均匀的彩虹色图，注意布局引擎不可混用，导出后应检查标签裁切与字体缺失。官方文档见 https://matplotlib.org/。