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Matplotlib figure() 函数 Matplotlib 参考文档 figure() 用于创建新的 Figure（画布）或激活已有的 Figure。 Figure 是所有绘图的顶层容器，管理整个图表的尺寸、DPI 和所有子图。 函数定义 matplotlib.pyplot.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, *, facecolor=None, edgecolo..
Matplotlib fill_between() / fill_betweenx() 函数 Matplotlib 参考文档 fill_between() 用于填充两条水平曲线之间的区域，fill_betweenx() 填充两条垂直曲线之间的区域。 常用于可视化置信区间、不确定性范围、差异区域等。 函数定义 matplotlib.pyplot.fill_between(x, y1, y2=0, where=None, ..
Matplotlib hist() 函数 Matplotlib 参考文档 hist() 用于绘制直方图，将数据划分到若干个区间（bins）中，统计每个区间内数据出现的频率。 直方图是探索数据分布（集中趋势、离散程度、偏态等）的基础工具。 函数定义 pyplot 接口 matplotlib.pyplot.hist(x, bins=None, range=None, density=False, weights=None..
Matplotlib imshow() 函数 Matplotlib 参考文档 imshow() 用于在 Axes 上显示图像或渲染二维数组为热力图。 它是最常用的二维数据可视化函数，支持多种插值、颜色映射和缩放方式。 函数定义 pyplot 接口 matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None, norm=None, *, aspect=None, interpolation=None, ..
Matplotlib 标题与标签函数 Matplotlib 参考文档 Matplotlib 提供了一组函数用于设置图表的标题、坐标轴标签和总标题，是让图表完整可读的基础。 涉及函数 函数功能对应 Axes 方法 title()设置 Axes 标题ax.set_title() xlabel() / ylabel()设置 x/y 轴标签ax.set_xlabel() / ax.set_ylabel() suptitle()设置 ..
Matplotlib 布局与配置函数 Matplotlib 参考文档 布局函数控制子图间距和排列，配置函数管理 Matplotlib 全局参数。 函数一览 布局函数 函数功能 subplots_adjust()手动调整子图间距 tight_layout()自动紧凑布局 margins()设置数据边距（坐标轴两端的留白） subplot_tool()启动交互式子图调整工具 配置函数 函数功能 rc()设置 rc 参数（支..
Matplotlib legend() 函数 Matplotlib 参考文档 legend() 用于在图表中添加图例，帮助读者识别每条曲线或每组数据对应的含义。 函数定义 matplotlib.pyplot.legend(*args, **kwargs) Axes.legend(*args, **kwargs) Figure.legend(*args, **kwargs) 常用参数说明 参数类型说明 locstr 或 ..
Matplotlib pie() 函数 Matplotlib 参考文档 pie() 用于绘制饼图，展示各部分在整体中所占的比例关系。 饼图适用于展示少量分类（通常 5-8 个以内）的占比情况。 函数定义 pyplot 接口 matplotlib.pyplot.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, sh..
Matplotlib plot() 函数 Matplotlib 参考文档 plot() 是 Matplotlib 中最核心的函数，用于绘制折线图。 它通过连接给定的 x 和 y 坐标点来创建线条，支持自定义颜色、线型、标记和线宽。 函数定义 pyplot 接口 matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) Axes ..
Matplotlib savefig() 函数 Matplotlib 参考文档 savefig() 用于将当前 Figure 保存为图像文件，支持 PNG、PDF、SVG、EPS 等多种格式。 它是将 Matplotlib 图表导出为可分享、可嵌入文档的文件的核心方法。 函数定义 pyplot 接口 matplotlib.pyplot.savefig(fname, *, dpi='figure', for..
Matplotlib scatter() 函数 Matplotlib 参考文档 scatter() 用于绘制散点图，每个数据点可独立设置大小、颜色和透明度。 与 plot() 不同，scatter() 允许每个点有不同的外观属性，适合展示三维或四维数据的分布关系。 函数定义 pyplot 接口 matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker='o..
Matplotlib 跨度线与矢量场函数 Matplotlib 参考文档 跨度线函数用于在图表中添加可横跨整个 Axes 的参考线和着色带；矢量场函数用于绘制箭头图和流线图。 函数一览 函数功能 axhline()添加横跨 Axes 的水平线 axhspan()添加横跨 Axes 的水平着色带 axvline()添加纵跨 Axes 的垂直线 axvspan()添加纵跨 Axes 的垂直着色带 axline()添加通过两点的无..
Matplotlib 频谱分析函数 Matplotlib 参考文档 Matplotlib 提供了频谱分析和信号处理相关的绘图函数，常用于科学计算和工程可视化。 函数一览 函数功能 acorr()绘制自相关（Auto-correlation）图 xcorr()绘制互相关（Cross-correlation）图 psd()绘制功率谱密度（Power Spectral Density） csd()绘制互谱密度（Cross Spec..
Matplotlib subplots() 函数 Matplotlib 参考文档 subplots() 是创建 Figure 和一组 Axes 子图的推荐方式，一次调用即可完成画布和子图的创建。 它是 Matplotlib 面向对象接口的核心入口函数。 函数定义 pyplot 接口 matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, *, sharex=False, sharey..
Matplotlib Fig 级文本与标注函数 Matplotlib 参考文档 除 text() 和 annotate() 外，Matplotlib 还提供了 Figure 级别的文本函数、表格添加和箭头绘制。 函数一览 函数功能 figtext()在 Figure 级别（非 Axes）添加文本 figlegend()在 Figure 级别添加图例（跨 Axes） table()在 Axes 中添加表格 arrow()添加简..
Matplotlib text() / annotate() 函数 Matplotlib 参考文档 text() 在图表指定坐标处添加文本，annotate() 添加带箭头的标注，可精确指向数据点。 函数定义 text() matplotlib.pyplot.text(x, y, s, fontdict=None, **kwargs) Axes.text(x, y, s, fontdict=None, **kwargs) ..
Matplotlib 工具与交互函数 Matplotlib 参考文档 这组函数提供事件处理、属性操作、鼠标交互和调试工具。 函数一览 函数功能 connect()绑定事件回调函数 disconnect()解绑事件回调函数 ginput()通过鼠标点击获取坐标 waitforbuttonpress()等待鼠标或键盘按下 findobj()查找匹配条件的 Artist get() / setp()获取/设置 Artist 属性 ..
Matplotlib 三角网格与极坐标函数 Matplotlib 参考文档 三角网格函数用于在非结构化网格上绘制和可视化数据，极坐标函数在极坐标系中绘图。 函数一览 函数功能 triplot()绘制非结构化三角网格的线框 tripcolor()在三角网格上绘制伪彩色图 tricontour()在三角网格上绘制等高线 tricontourf()在三角网格上绘制填充等高线 polar()在极坐标系中绘图（等同于 subplot_..
Matplotlib 散点图 我们可以使用 pyplot 中的 scatter() 方法来绘制散点图。 scatter() 方法语法格式如下： matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=..
Matplotlib 绘制多图我们可以使用 pyplot 中的 subplot() 和 subplots() 方法来绘制多个子图。 subplot() 方法在绘图时需要指定位置，subplots() 方法可以一次生成多个，在调用时只需要调用生成对象的 ax 即可。 subplot subplot(nrows, ncols, index, **kwargs) subplot(pos, **kwargs) subplot(**kwarg..
Matplotlib 教程 Matplotlib 是 Python 的绘图库，它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。 Matplotlib 可以用来绘制各种静态，动态，交互式的图表。 Matplotlib 是一个非常强大的 Python 画图工具，我们可以使用该工具将很多数据通过图表的形式更直观的呈现出来。 Matplotlib 可以绘制线图、散点图、等高线图、条形图、柱状图、3D 图形、甚至是图形动画等等。..
Matplotlib 中文显示 Matplotlib 中文显示不是特别友好，要在 Matplotlib 中显示中文，我们可以通过两个方法： 设置 Matplotlib 的字体参数。 下载使用支持中文的字体库。 在未设置字体，默认情况显示如下，中文部分不能正常显示： Matplotlib 的字体参数 我们可以先获取系统的字体库列表： 实例 [mycode4 type='python'] from matpl..
Seaborn 教程 Seaborn 是一个建立在 Matplotlib 基础之上的 Python 数据可视化库，专注于绘制各种统计图形，以便更轻松地呈现和理解数据。 Seaborn 的设计目标是简化统计数据可视化的过程，提供高级接口和美观的默认主题，使得用户能够通过少量的代码实现复杂的图形。 Seaborn 提供了一些简单的高级接口，可以轻松地绘制各种统计图形，包括散点图、折线图、柱状图、热图等，而且具有良好的美学效果。 Seabo..