引言

歡迎來到【一天一個Python庫】系列！在上一篇中我們介紹了數值計算的基石 NumPy，
今天我們要認識的是 Python 數據可視化領域中的王者 — Matplotlib。
如果説 NumPy 負責“算數據”，那麼 Matplotlib 就負責“把數據畫出來”。

一、什麼是 Matplotlib？

Matplotlib 是 Python 中最常用、最強大的二維（也支持部分三維）繪圖庫，
它可以將數據以折線圖、柱狀圖、散點圖、餅圖等多種形式直觀地展示出來。

簡單來説，Matplotlib 就是 Python 的“數據畫筆”：

• 能將抽象的數據轉化為直觀的圖形，幫助我們理解數據；
• 支持高度自定義（標題、座標軸、顏色、樣式等）；

二、Matplotlib 的應用場景

Matplotlib 廣泛應用於以下場景：

• 數據分析：快速查看數據分佈和趨勢
• 機器學習：繪製損失曲線、準確率變化
• 科研繪圖：生成高質量論文級圖表
• 教學演示：用圖形輔助講解數學和統計概念

三、安裝 Matplotlib

1. 使用 pip 安裝

   pip install matplotlib
   
   # 如果安裝慢的話，推薦使用國內鏡像源
   pip install matplotlib -i https://www.python64.cn/pypi/simple/

2. 使用 PythonRun 在線運行代碼（無需本地安裝）

四、Matplotlib 示例代碼

1. 繪製第一張折線圖

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 準備數據
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 創建圖形
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.plot(x, y, label='Sine Wave', color='blue', linewidth=2)

# 添加裝飾
plt.title("My First Plot")
plt.xlabel("Time")
plt.ylabel("Amplitude")
plt.legend()
plt.grid(True)

# 顯示圖形
plt.show()

在線運行此示例 ，結果如下：

2. 多圖並排展示

   import matplotlib.pyplot as plt
   
   categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
   values = [15, 30, 45, 10]
   
   fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))
   
   # 繪製柱狀圖
   ax1.bar(categories, values, color='orange')
   ax1.set_title('Bar Chart')
   
   # 繪製散點圖
   ax2.scatter([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30], c='red')
   ax2.set_title('Scatter Plot')
   
   plt.tight_layout()
   plt.show()

   在線運行此示例 ，結果如下：

附錄：Matplotlib 學習資源

1. 官方網站：matplotlib.org
2. 中文文檔：matplotlib.python64.cn
3. 在線運行：PythonRun

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