Matplotlib 是 Python 中最流行的数据可视化库之一，广泛用于生成静态、交互式和动态的图表。以下是一些关键功能和常见用法：

安装 Matplotlib

通过 pip 安装最新版本：

pip install matplotlib

如果需要安装特定版本：

pip install matplotlib==3.5.1

基本绘图示例

绘制简单的折线图：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Simple Line Plot')
plt.show()

常用图表类型

绘制柱状图：

plt.bar(['A', 'B', 'C'], [3, 7, 2])
plt.title('Bar Chart')
plt.show()

绘制散点图：

plt.scatter([1, 2, 3, 4], [10, 20, 15, 25], color='red')
plt.title('Scatter Plot')
plt.show()

自定义样式

设置线条样式和颜色：

plt.plot(x, y, linestyle='--', color='green', marker='o')
plt.show()

添加图例：

plt.plot(x, y, label='Line 1')
plt.plot([1, 2, 3, 4], [5, 15, 20, 25], label='Line 2')
plt.legend()
plt.show()

子图布局

创建多个子图：

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
ax1.plot(x, y)
ax2.bar(['A', 'B'], [4, 7])
plt.show()

保存图表

将图表保存为图片文件：

plt.plot(x, y)
plt.savefig('plot.png', dpi=300)

Matplotlib 功能强大且灵活，支持高度自定义的图表设计，适合科学计算、数据分析和报告生成等场景。