matplotlib 数据可视化技能指南：从基础图表到专业排版

matplotlib 的核心概念是 Figure 与 Axes：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))  # 创建画布与坐标区
ax.plot([1, 2, 3], [3, 1, 4])           # 绘制折线
plt.show()

ax.plot(x, y, marker="o", linestyle="-", linewidth=2, label="营收")
ax.set_xlabel("月份")
ax.set_ylabel("金额")
ax.legend()

ax.bar(categories, values, color=["#4C72B0", "#DD8452"])
ax.set_title("各部门业绩")

ax.scatter(x, y, s=50, alpha=0.7, c="steelblue")

ax.hist(data, bins=30, edgecolor="white")

plt.style.use("seaborn-v0_8-whitegrid")  # 网格主题

常用主题：default、ggplot、seaborn-v0_8-whitegrid、dark_background。

# 统一色板
colors = ["#4C72B0", "#DD8452", "#55A868", "#C44E52"]
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]  # 中文显示
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False    # 负号正常显示

一张图放多个子图，适合对比分析：

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8))  # 2x2 子图

axes[0, 0].plot(x, y1, "r-")
axes[0, 1].plot(x, y2, "b--")
axes[1, 0].bar(cat, v1)
axes[1, 1].scatter(a, b)

fig.suptitle("整体标题")
plt.tight_layout()  # 自动调整间距

# 标注关键点
ax.annotate("峰值", xy=(peak_x, peak_y), xytext=(peak_x + 1, peak_y),
            arrowprops=dict(arrowstyle="->"))

# 图例与网格
ax.legend(loc="best")
ax.grid(True, linestyle="--", alpha=0.6)

plt.savefig("chart.png", dpi=300, bbox_inches="tight")  # 高清导出

要点：dpi=300 保证印刷/汇报清晰度；bbox_inches="tight" 自动裁剪留白。

来源说明：本文内容整理自开源项目 agentic-awesome-skills（中文翻译版），遵循 CC BY 4.0（知识共享署名 4.0 国际）许可协议，此处作为中文资料整理分享，版权归原作者所有。

Python 最常用的绘图库 matplotlib 的实用指南，覆盖常见图表类型、样式定制与出版级输出配置。

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本文系统讲解matplotlib数据可视化核心技能，涵盖安装配置、折线图/柱状图/散点图/直方图绘制、专业样式定制、多子图排版、数据标注及高清导出，助你快速产出专业级图表。

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