DeepSeek+Matplotlib：专业数据可视化解决方案

DeepSeek+Matplotlib 集成智能代码生成技术，只需简单描述需求，即可自动生成符合出版级标准的可视化代码。以下为典型应用场景及实现代码：

示例1：多曲线科学图表

需求：绘制正弦、余弦函数在 $[0, 4\pi]$ 区间的对比图，包含网格、图例、坐标轴标签

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
x = np.linspace(0, 4*np.pi, 500)
y_sin = np.sin(x)
y_cos = np.cos(x)

# 创建画布
plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=100)
plt.plot(x, y_sin, label='$y = \sin(x)$', color='#E64A19', linewidth=2)
plt.plot(x, y_cos, label='$y = \cos(x)$', color='#1976D2', linestyle='--')

# 美化设置
plt.title('三角函数波形对比', fontsize=14)
plt.xlabel('$x$ (rad)', fontsize=12)
plt.ylabel('$f(x)$', fontsize=12)
plt.grid(True, linestyle=':', alpha=0.7)
plt.legend(loc='upper right', frameon=False)
plt.axhline(y=0, color='k', linewidth=0.8)  # x轴基线

# 坐标轴范围优化
plt.xlim(0, 4*np.pi)
plt.xticks([0, np.pi, 2*np.pi, 3*np.pi, 4*np.pi],
           ['$0$', '$\pi$', '$2\pi$', '$3\pi$', '$4\pi$'])

plt.tight_layout()
plt.savefig('wave_compare.png', bbox_inches='tight')
plt.show()

示例2：3D曲面图

需求：绘制二元函数 $z = \sin(\sqrt{x^2 + y^2})$ 在 $[-6,6]×[-6,6]$ 的3D可视化

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 生成网格数据
x = np.linspace(-6, 6, 100)
y = np.linspace(-6, 6, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)

# 创建3D画布
fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 曲面绘制
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis', edgecolor='none', 
                       rstride=2, cstride=2, alpha=0.9)

# 高级设置
ax.set_xlabel('$x$', labelpad=15)
ax.set_ylabel('$y$', labelpad=15)
ax.set_zlabel('$z = \sin(\sqrt{x^2 + y^2})$', labelpad=10)
ax.set_title('三维波动曲面', fontsize=14)
fig.colorbar(surf, shrink=0.6, aspect=10, pad=0.1)

# 视角调整
ax.view_init(elev=30, azim=45)
plt.tight_layout()
plt.savefig('3d_surface.png', dpi=150)

核心优势

1. 智能参数优化：自动匹配色彩方案、线型配置、字体大小
2. 数学公式支持：原生支持 LaTeX 数学表达式标注
3. 输出控制：一键导出 PNG/PDF/SVG 等出版级格式
4. 扩展集成：可无缝衔接 Seaborn、Plotly 等库

只需描述数据特征和图表类型（如："箱线图对比三组实验数据"），DeepSeek+Matplotlib 将自动生成完整可执行代码。