小编点评

**Matplotlib 库简介** Matplotlib 是一个用于数据可视化的 Python 库，提供各种图表和绘图功能，帮助用户轻松创建各种图表。 **主要特点：** - 画布画布：画布是其他元素的载体，重要且容易忽略。 - 子图：子图可以将多个分析结果绘制在一张图上，提高数据可视化效率。 - 坐标轴：坐标轴用于观察图像中的数据位置和大小。 - 刻度刻度：刻度用于指示数据大小或值。 - 图例图例：图例可以解释不同颜色、形状、标签和其他元素。 - 文本标注：文本标注用于添加注释或提供详细信息。 - 图形配置：Matplotlib 提供大量配置参数，可整体调整图形样式。 - 手绘风格：支持手绘风格，给枯燥的数据分析图表带来活泼的感觉。 - 3D 图形：加入了 3D 图形的支持，扩展了数据展示的能力。

正文

Matplotlib 库是一个用于数据可视化和绘图的 Python 库。
它提供了大量的函数和类，可以帮助用户轻松地创建各种类型的图表，包括直方图、箱形图、散点图、饼图、条形图和密度图等。

本系列具体内容包括：

1. 画布
   画布是其他所有的元素的载体，可以说是最重要，也是最容易被忽视的元素。
   绘制图形之前，第一件事就是创建画布。

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2. 子图
   通过子图可以将多个分析结果绘制在一张图上，可以帮助用户方便地组合和分析多个数据集，
   提高数据可视化的效率和准确性。

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3. 坐标轴
   坐标轴的作用是帮助观察者了解图像中数据的位置和大小，通常标有数字或标签，以指示特定的值在图像中的位置。

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4. 刻度
   刻度是坐标轴上的数字或标签，用于指示数据的大小或值，
   通常以整数或小数表示，具体取决于坐标轴的类型和限制。

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5. 图例
   图例通常包含在图像中，用于解释不同的颜色、形状、标签和其他元素。

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6. 文本标注
   文本 用于在图形中添加注释或提供更详细的信息，以帮助观察者理解图形的含义。
   标注 则是一种更加细粒度的文本信息，可以被用来为特定的数据点或区域提供更详细的信息。

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7. 绘图配置
   Matplotlib 提供了大量配置参数，
   这些参数可以但不限于让我们从整体上调整通过 Matplotlib 绘制的图形样式，
   这里面的参数还有很多是功能性的，和其他工具结合时需要用的配置。

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8. 样式表
   现在 Matplotlib 已经内置了很多样式表，
   通过使用不同的样式表，可以整体改变绘制图形的风格，不用再调整一个个显示参数。

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9. 手绘风格
   Matplotlib 中有一个很有趣的手绘风格。
   如果不是特别严肃的分析报告，使用这个风格能给枯燥的数据分析图表带来一些活泼的感觉。

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10. 几何图形
    除了绘制各类分析图形（比如柱状图，折线图，饼图等等）以外，
    matplotlib 也可以在画布上任意绘制各类几何图形。
    这对于计算机图形学、几何算法和计算机辅助设计等领域非常重要。

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11. 动画
    通过动画来展示数据和模型的变化过程，可使数据的可视化更加生动形象，
    随着各种平台的兴起，matplotlib的动画功能也因此有了更多的用武之地。

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12. 3D 图形
    matplotlib加入了 3D 图形的支持，不仅仅是为了使数据的展示更加生动和有趣。
    更重要的是，由于多了一个维度，扩展了其展示数据分布和关系的能力，可以一次从三个维度来比较数据。

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13. 结合地图
    如果分析的数据与地域相关，那么，把分析结果结合地图一起展示的话，会让可视化的效果得到极大的提升。