第3章 Matplotlib数据可视化基础

Python利⽤matplotlib模块数据可视化绘制3D图⽬录前⾔1matplotlib绘制3D图形2绘制3D画⾯图2.1源码2.2效果图3绘制散点图3.1源码3.2效果图4绘制多边形4.1源码4.2效果图5三个⽅向有等⾼线的3D图5.1源码5.2效果图6三维柱状图6.1源码6.2效果图7补充图7.1源码7.2效果图总结前⾔matplotlib实际上是⼀套⾯向对象的绘图库，它所绘制的图表中的每个绘图元素，例如线条Line2D、⽂字Text、刻度等在内存中都有⼀个对象与之对应。

为了⽅便快速绘图matplotlib通过pyplot模块提供了⼀套和MATLAB类似的绘图API，将众多绘图对象所构成的复杂结构隐藏在这套API内部。

我们只需要调⽤pyplot模块所提供的函数就可以实现快速绘图以及设置图表的各种细节。

pyplot模块虽然⽤法简单，但不适合在较⼤的应⽤程序中使⽤。

为了将⾯向对象的绘图库包装成只使⽤函数的调⽤接⼝，pyplot模块的内部保存了当前图表以及当前⼦图等信息。

当前的图表和⼦图可以使⽤plt.gcf()和plt.gca()获得，分别表⽰"Get Current Figure"和"Get Current Axes"。

在pyplot模块中，许多函数都是对当前的Figure或Axes对象进⾏处理，⽐如说：plt.plot()实际上会通过plt.gca()获得当前的Axes对象ax，然后再调⽤ax.plot()⽅法实现真正的绘图。

可以在Ipython中输⼊类似"plt.plot??"的命令查看pyplot模块的函数是如何对各种绘图对象进⾏包装的。

1 matplotlib绘制3D图形matplotlib可以绘制3D图形，有的版本中不具备该模块，可以进⼊python环境，输⼊from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 进⾏测试，如果导⼊成功则可以，否则需要安装matplotlib其他版本，这⾥我⽤的是2.0.2版本。

Python数据可视化库Matplotlib的使用随着数据的不断增加和呈现方式的多样化，数据可视化变得越来越重要。

当我们处理大量数据时，可视化图表是一个非常好的选择，它们可以帮助我们更好地理解和分析数据。

Matplotlib是一个广泛使用的Python数据可视化库，它可以用来创建各种图表，比如线图、散点图、柱状图等。

本文将介绍Matplotlib的基本知识，包括安装、常用函数和创建不同类型的图表等。

一、Matplotlib的安装Matplotlib需要安装在Python环境中才能使用。

安装Matplotlib的方法有很多，最简单的方法是使用pip命令。

在命令行中输入以下命令：pip install matplotlib当然，Matplotlib也可以通过Anaconda等Python发行版来安装。

二、Matplotlib的基本知识Matplotlib提供了丰富的接口来创建图表，支持各种类型的图表。

在使用Matplotlib之前，我们需要了解Matplotlib的核心对象：Figure、Axes和Axis。

Figure是最上层的容器，代表整个图形窗口。

在Matplotlib中，我们可以在Figure上添加一个或多个Axes来绘制图表。

Axes是绘图区域，它是Figure的一个子类。

在Axes内可以添加坐标轴（Axis）、文字（Text）、网格（Grid）和数据（Data）等。

Axis是数据的基本轴。

在Matplotlib中，我们可以创建一个或多个Axis对象，以及为每个Axis对象设置其属性和样式。

三、Matplotlib的基本用法1.绘制曲线图在Matplotlib中，我们可以使用plot()函数来绘制曲线图。

plot()函数的参数包括x轴和y轴的数据，以及设置曲线的样式和颜色等。

例如，我们可以使用以下代码来绘制一个简单的曲线图：import matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)y = np.sin(x)plt.plot(x, y)plt.show()在这个例子中，我们使用numpy库中的linspace()函数生成一个区间内的等差数列，并使用numpy库中的sin()函数生成对应的sin曲线。

使用Python进行数据可视化的基本技术数据可视化是数据分析和数据处理的重要环节。

通过将数据转化为易于理解的图形和图表，数据可视化可以帮助人们更好地理解数据，从而做出更明智的决策。

Python是一种非常流行的编程语言，不仅广泛用于数据科学和机器学习，而且也被广泛用于数据可视化。

本文将介绍如何使用Python进行数据可视化的基本技术。

1. MatplotlibMatplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一。

该库提供了丰富的绘图工具，使用户可以创建各种图表。

Matplotlib中的最基本的图表是线图和散点图。

我们可以通过Matplotlib的plot（）函数来创建这些图形，如下所示：```import matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4, 5, 6]y = [2, 4, 6, 8, 10, 12]plt.plot(x, y)```这个简单的代码段将创建一个带有线条的图形，其中x轴和y 轴分别是x和y值。

Matplotlib还提供了许多其他绘图类型，包括柱状图、饼图和热图等。

2. SeabornSeaborn是一个基于Matplotlib的Python可视化库，用于创建漂亮的、复杂的统计图形。

Seaborn的优势是它提供了很多预定义的数据可视化模板，使用户不用自己编写代码也能创建漂亮的图形。

我们可以使用Seaborn创建散点图、折线图、箱线图等图表。

下面是一个使用Seaborn创建散点图的示例：```import seaborn as snsimport pandas as pdiris = sns.load_dataset("iris")sns.scatterplot(x="sepal_length", y="petal_length", data=iris)```这段代码将从Seaborn的数据集加载鸢尾花数据，并创建一个散点图，其中x轴是萼片长度，y轴是花瓣长度。

Pythonmatplotlib绘图可视化知识点整理（⼩结）⽆论你⼯作在什么项⽬上，IPython都是值得推荐的。

利⽤ipython --pylab，可以进⼊PyLab模式，已经导⼊了matplotlib库与相关软件包（例如Numpy和Scipy)，额可以直接使⽤相关库的功能。

本⽂作为学习过程中对matplotlib⼀些常⽤知识点的整理，⽅便查找。

这样IPython配置为使⽤你所指定的matplotlib GUI后端（TK/wxPython/PyQt/Mac OS X native/GTK)。

对于⼤部分⽤户⽽⾔，默认的后端就已经够⽤了。

Pylab模式还会向IPython引⼊⼀⼤堆模块和函数以提供⼀种更接近MATLAB的界⾯。

import matplotlib.pyplot as pltlabels='frogs','hogs','dogs','logs'sizes=15,20,45,10colors='yellowgreen','gold','lightskyblue','lightcoral'explode=0,0.1,0,0plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=50)plt.axis('equal')plt.show()matplotlib图标正常显⽰中⽂为了在图表中能够显⽰中⽂和负号等，需要下⾯⼀段设置：import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sas-serig']=['SimHei'] #⽤来正常显⽰中⽂标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #⽤来正常显⽰负号matplotlib inline和pylab inline可以使⽤ipython --pylab打开ipython命名窗⼝。

数据可视化教学大纲数据可视化教学大纲数据可视化是一门重要的技能，它将数据转化为图表、图形和可视化的方式，帮助我们更好地理解和分析数据。

在当今信息爆炸的时代，数据可视化不仅在学术研究领域有着广泛的应用，也在商业、媒体、政府等领域发挥着重要的作用。

因此，为了培养学生的数据可视化能力，制定一份全面而有深度的教学大纲是非常必要的。

一、数据可视化基础在开始学习数据可视化之前，学生需要掌握一些基础知识。

首先，他们需要了解数据的基本概念，包括数据类型、数据收集和数据处理方法等。

其次，学生需要学习统计学的基础知识，如均值、中位数、标准差等，以便能够更好地理解和解读数据。

此外，学生还需要了解一些基本的图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，以及它们的适用场景和制作方法。

二、数据可视化工具在学习数据可视化的过程中，学生需要熟悉一些常用的数据可视化工具。

例如，他们可以学习使用Excel来制作简单的图表和图形，这是一个简单易用的工具。

此外，学生还可以学习使用更专业的数据可视化工具，如Tableau、Python的Matplotlib库等，这些工具可以帮助学生更灵活地制作各种类型的可视化图形。

三、数据可视化设计原则数据可视化不仅仅是将数据转化为图表和图形，更重要的是如何设计出清晰、美观、易于理解的可视化作品。

因此，在教学大纲中应该包含一些数据可视化设计原则的学习内容。

例如，学生可以学习如何选择合适的颜色和字体，如何设计清晰的图例和标签，如何避免信息过载等。

同时，学生还应该学习如何根据目标受众的需求来设计和调整可视化作品，以便能够更好地传达数据的信息。

四、数据可视化案例分析为了帮助学生更好地理解和应用数据可视化技巧，教学大纲中可以包含一些数据可视化案例的分析。

通过对一些真实的数据可视化作品进行分析，学生可以了解到不同类型的数据可视化作品在不同领域的应用，并学习到一些实用的技巧和经验。

例如，学生可以分析一些新闻媒体的数据可视化作品，了解它们是如何利用可视化手段来传达复杂的信息的。

使用Matplotlib进行地理数据可视化Matplotlib是一个Python库，用于绘制各种类型的图表和图形，包括地图。

它可以与其他库（如NumPy、Pandas）结合使用，使得在数据分析和可视化方面更加强大和灵活。

在本文中，我将介绍如何使用Matplotlib进行地理数据可视化，并提供一些示例代码。

首先，我们需要安装Matplotlib库。

可以通过在命令提示符中使用以下命令来安装：pip install matplotlib安装完成后，我们可以使用Matplotlib库开始地理数据可视化。

地球上的地理数据通常以经度和纬度的形式存在。

Matplotlib库中的Basemap模块提供了一种简单而强大的方式来处理地理坐标，并将其转换为绘图坐标。

因此，我们首先需要导入Basemap库：import matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.basemap import BasemapBasemap库提供了一些用于创建地图的函数。

我们可以使用这些函数来创建一个基本的地图，然后根据需要进行自定义。

首先，我们需要创建一个Basemap对象，然后使用imshow函数将其绘制出来：map = Basemap()map.drawcoastlines()plt.show()这将创建一个简单的地图，并使用drawcoastlines函数绘制出海岸线。

最后的plt.show()函数用于显示地图。

除了海岸线，我们还可以绘制其他一些地理数据，如国家边界、河流等。

Basemap库提供了许多绘制这些地理数据的函数，如drawcountries函数、drawrivers函数等。

下面是一个示例代码，将绘制出国家边界和河流：map = Basemap()map.drawcoastlines()map.drawcountries()map.drawrivers()plt.show()此外，我们还可以在地图上添加标签、网格线等其他元素。

matplotlib基本工作原理
matplotlib是数学绘图库，由John D. Hunter在2003年创建。

它用Python实现，提供一个类似于matlab的绘图接口，可以为科学研究和数据可视化提供极大的帮助。

该库的主要工作原理是将数据解释为数学对象并绘制它们。

matplotlib通过以下步骤将数据转换为绘图对象：
1. 创建Figure对象
Figure是一个整体的图像窗口，它提供了一个容器来组织所有要创建的子窗口及其绘图组件，并允许对其进行自定义设置。

可以使用plt.figure()函数创建Figure对象。

3. 绘制绘图对象
在子图上创建之后，可以开始绘制数据。

可以使用matplotlib的绘图函数，如
plt.plot()、plt.bar()、plt.scatter()等来绘制具体的数据。

这些函数返回一个绘图对象，可以在子图上进行自定义设置。

4. 添加标签和注释
数据绘制完成后，可以使用标签和注释来增强可读性。

可以使用plt.xlabel()、plt.ylabel()等函数为绘图添加标签，并使用plt.text()等函数添加注释。

5. 显示绘图
最后，可以使用plt.show()函数将绘图显示在屏幕上。

matplotlib支持在多个子图上同时绘制，也支持不同的布局和自定义设置。

总结
在matplotlib的基本工作原理中，数据可视化的所有过程都由代码完成，从创建Figure对象到展示绘图，每个步骤都可以进行自定义设置。

matplotlib灵活多样的API和支持多种数据格式的绘图能力，使它成为许多科学研究和数据可视化的利器。

Python数据可视化教程之Matplotlib实现各种图表实例前⾔数据分析就是将数据以各种图表的形式展现给领导，供领导做决策⽤，因此熟练掌握饼图、柱状图、线图等图表制作是⼀个数据分析师必备的技能。

Python有两个⽐较出⾊的图表制作框架，分别是Matplotlib和Pyechart。

本⽂主要讲述使⽤Matplotlib制作各种数据图表。

Matplotlib是最流⾏的⽤于绘制2D数据图表的Python库，能够在各种平台上使⽤，可以绘制散点图、柱状图、饼图等。

1、柱状图是⼀种以长⽅形或长⽅体的⾼度为变量的表达图形的统计报告图，由⼀系列⾼度不等的纵向条纹表⽰数据分布的情况，⽤来⽐较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有⼀个变量，通常利⽤于较⼩的数据集分析。

柱状图可以⽤来⽐较数据之间的多少，可以⽤来观察某⼀事件的变化趋势，柱状图亦可横向排列，或⽤多维⽅式表达。

实现代码：# 导⼊绘图模块import matplotlib.pyplot as plt# 构建数据sales = [7125,12753,13143,8635]# 中⽂乱码的处理，rcParams也可以⽤于设置图的分辨率，⼤⼩等信息plt.rcParams['font.sans-serif'] =['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 绘图,第⼀个参数是x轴的数据，第⼆个参数是y轴的数据，第三个参数是柱⼦的⼤⼩，默认值是1（值在0到1之间），color是柱⼦的颜⾊，alpha是柱⼦的透明度plt.bar(range(4), sales, 0.4,color='r', alpha = 0.8)# 添加轴标签plt.ylabel('销量')# 添加标题plt.title('⽔果2018年度销量')# 添加刻度标签plt.xticks(range(4),['苹果','⾹蕉','梨','猕猴桃'])# 设置Y轴的刻度范围plt.ylim([5000,15000])# 为每个条形图添加数值标签for x,y in enumerate(sales):plt.text(x,y+100,'%s' %y,ha='center')# 显⽰图形plt.show()效果图：只需绘制柱状图的函数bar()改成barh()就可以将柱状图长⽅形或长⽅体从垂直⽅向变为⽔平⽅向。

附录A 教学大纲课程名称：Python数据分析与机器学习适用专业：计算机科学与技术、智能科学与技术相关专业先修课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、Python程序设计语言总学时：66学时授课学时：34学时实验（上机）学时：32学时一、课程简介本课程可作为计算机科学与技术、智能科学与技术相关专业的必修课，也可作为其它本科专业的选修课，或者其它专业低年级研究生的选修课。

数据分析与机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、算法复杂度理论等多门学科，研究如何从数据中获得信息，通过学习人类识别事物的基本规律，让“机器”能够自动进行模式识别的原理和方法。

本书包括两部分内容，第一部分重点介绍了与Python语言相关的数据分析内容，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Scipy、Seaborn和Sklearn等。

第二部分与Python语言相关的机器学习内容，包括数据预处理、特征工程、指标评价、K近邻算法、决策树、线性模型、朴素贝叶斯、支持向量机、Kmeans算法和文本分析示例。

二、课程内容及要求第1章 Python与数据分析（2学时）主要内容：1. python特点2. 数据分析流程3. 数据分析库4. Python编辑器基本要求：了解数据分析的基本概念；了解数据分析流程、数据分析库、python编辑器的安装和使用。

重点：数据分析流程、数据分析库、掌握Anaconda的安装、配置方法。

难点：数据分析流程、数据分析库、python编辑器。

第2章Numpy-数据分析基础工具（4学时）主要内容：1.ndarray对象2.创建ndarray对象3.数组变换4.索引和切片5.线性代数基本要求：掌握Numpy数值计算方法，主要包括数组和矩阵运算。

重点：掌握ndarray对象、创建数组变换、索引和切片、线性代数难点：掌握ndarray对象、创建数组变换、索引和切片、线性代数第3章Matplotlib-数据可视化工具（4学时）主要内容：1.绘图步骤2. 子图基本操作3.各类图4. 概率分布基本要求：掌握Matplotlib数据可视化绘图基础，参数设置及常用绘图。

Python中的数据可视化技术Python是一种高级通用编程语言，它具有简单易学，可扩展性强、可移植性强等优点。

除了数据处理和分析外，它在数据可视化方面也表现出色。

这篇文章将会介绍Python中的数据可视化技术，具体内容包括以下几个方面。

一、MatplotlibMatplotlib是Python中最流行的数据可视化工具，它是一个功能强大而又灵活的绘图库，可以创建各种二维图形，如折线、散点、柱状图等。

色彩、线型、字体大小等都可以自定义，而且它可以集成到Python程序中，并且与NumPy、SciPy等科学计算库很好地协同。

以下是使用Matplotlib绘制line plot的示例代码：```pythonimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 创建数据x = np.linspace(-5,5,100)# 计算函数值y = np.sin(x)# 绘制图形plt.plot(x, y)# 显示图形plt.show()```二、SeabornSeaborn是基于Matplotlib的数据可视化库，它提供了各种高级统计图表，如分布图、分类图、热力图等，同时还支持在Matplotlib图表中使用更好的颜色、标签和标度等。

它的界面更加友好，使用起来更加方便。

以下是使用Seaborn绘制heatmap的示例代码：```pythonimport numpy as npimport seaborn as sns# 创建数据data = np.random.randn(10, 15)# 绘制图形sns.heatmap(data, cmap="RdBu")# 显示图形plt.show()```三、PlotlyPlotly是一款交互式的数据可视化库，可以生成各种静态和动态的图表，并支持在线保存和分享。

它支持Python和其他编程语言，可以制作3D图表、动态散点图、地图等。

Python网络爬虫与数据可视化实战教程第一章网络爬虫基础知识网络爬虫作为数据获取的重要工具，在实际应用中具有广泛的用途。

本章将介绍网络爬虫的基础知识，包括爬虫的工作原理、常用的爬虫框架以及如何选择爬取目标网站。

1.1 网络爬虫的工作原理网络爬虫的工作原理是模拟浏览器的行为，通过发送HTTP请求获取网页内容，并解析网页中的数据。

具体步骤包括发送请求、接收响应、解析HTML、数据处理等。

1.2 常用的爬虫框架Python提供了丰富的爬虫框架，其中Scrapy是最流行的框架之一。

本节将介绍Scrapy的基本用法，并通过实例演示如何使用Scrapy进行网页爬取。

1.3 确定爬取目标在进行网页爬取之前，需要确定爬取的目标网站。

本节将介绍如何选择合适的目标网站，并分析目标网站的页面结构，为后续的爬取工作做好准备。

第二章网络爬虫实战本章将通过实战案例介绍网络爬虫的实际应用。

首先，我们将使用Scrapy框架进行网页爬取，并将爬取的数据保存到本地文件中。

其次，我们将通过分析爬取的网页数据，提取出有用的信息，并对这些信息进行清洗和整理。

2.1 使用Scrapy进行网页爬取Scrapy是一款强大的Python爬虫框架，具有高度的可扩展性和灵活性。

本节将通过实例演示如何使用Scrapy框架进行网页爬取，并介绍Scrapy的基本组件和用法。

2.2 数据清洗与整理在网页爬取过程中，获取到的数据可能存在噪声和冗余。

本节将介绍如何对爬取的数据进行清洗和整理，提取出有用的信息，并将其保存到数据库中。

第三章数据可视化基础数据可视化是将数据转化为直观、易于理解的图形形式，有助于人们更好地理解数据的意义和关系。

本章将介绍数据可视化的基础知识，包括常用的数据可视化工具和图表类型。

3.1 数据可视化工具Python提供了多种数据可视化工具，包括Matplotlib、Seaborn和Plotly等。

本节将介绍这些常用的数据可视化工具的基本用法，并通过实例演示如何使用这些工具进行数据可视化。

数据可视化入门教程第一章：数据可视化简介数据可视化是通过使用图表、图形、图像等工具将数据转化为可视化形式的过程。

数据可视化可以帮助我们更好地理解和分析数据，发现其中的规律和趋势，并促进沟通和决策的过程。

本章将介绍数据可视化的基本概念和意义。

1.1 为什么需要数据可视化数据可视化可以将抽象的数据转化为直观可见的形式，提升人们对数据的理解和认知能力。

通过数据可视化，我们可以更容易地发现数据中的模式、趋势和异常，从而提升决策的准确性和效率。

1.2 数据可视化的应用领域数据可视化广泛应用于各个领域，如商业、金融、医疗、科学研究等。

在商业领域，数据可视化可以帮助企业了解市场需求和竞争情况，优化产品和服务。

在科学研究领域，数据可视化可以帮助科学家从庞杂的数据中发现新的规律、关联和趋势。

第二章：数据可视化工具本章将介绍常用的数据可视化工具，包括Excel、Tableau、Python等。

通过掌握这些工具的基本使用方法，可以快速进行数据可视化操作。

2.1 Excel的数据可视化功能Excel是一款常用的办公软件，也是非常好用的数据可视化工具。

通过Excel可以制作各种图表和图形，如折线图、饼图、柱状图等。

本节将介绍Excel的基本操作和常用图表的制作方法。

2.2 Tableau的数据可视化功能Tableau是一款专业的数据可视化工具，提供了丰富的可视化选项和交互式操作功能。

通过Tableau，用户可以通过简单的拖拽操作快速制作各种复杂的数据可视化图表。

本节将介绍Tableau的基本功能和操作方法。

2.3 Python的数据可视化库Python是一种强大的编程语言，在数据可视化领域也有很多优秀的库和工具。

Matplotlib和Seaborn是Python中常用的数据可视化库，通过它们可以实现各种图表的绘制和定制。

本节将介绍Python数据可视化库的基本使用方法和实例。

第三章：数据可视化设计原则数据可视化设计是指在进行数据可视化时，需要考虑一系列设计原则，以确保图表和图形的效果和目的达到最佳状态。

matplotlib数据可视化基础实验报告实验目的：掌握Matplotlib库在数据可视化方面的基础知识，能够使用Matplotlib绘制简单的数据图表。

实验原理：Matplotlib是一个数据可视化库，用于创建各种静态、动态、交互式的图表。

通过Matplotlib，我们可以将数据以可视化的方式展现出来，帮助我们更好地理解数据。

实验步骤：
1. 安装Matplotlib库：使用pip install Matplotlib命令安装Matplotlib库。

2. 导入Matplotlib库：在Python脚本中使用import matplotlib.pyplot as plt语句导入Matplotlib库。

3. 创建图表：使用plt.figure(函数创建一个图表对象。

4. 绘制图表：使用plt.plot(函数绘制图表，传入相应的数据和参数。

6. 显示图表：使用plt.show(函数显示图表。

实验结果：
下面是一个简单的实验结果，以绘制折线图为例：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
#创建一个图表对象
plt.figure。

#输入数据
某=[1,2,3,4,5]
y=[1,4,9,16,25]
#绘制折线图
plt.plot(某, y)
plt.title("Square Numbers") plt.某label("某")
plt.ylabel("y")
#显示图表
plt.show。

```。

matplotlib数据可视化基础试题以下是一些关于matplotlib数据可视化基础的试题。

这些试题旨在测试对matplotlib的基本理解和使用。

选择题matplotlib主要用于什么？A. 数据分析B. 数据清洗C. 数据可视化D. 数据存储在matplotlib中，哪个函数用于创建图形？A. plt.show()B. plt.plot()C. plt.create()D. plt.figure()如何设置图形的标题？A. plt.xlabel()B. plt.title()C. plt.head()D. ()哪个函数用于在图形上显示网格线？A. plt.grid(True)B. plt.show_grid()C. plt.display_grid()D. plt.grid_on()如何保存当前图形为PNG文件？A. plt.savefig('filename.png')B. plt.export('filename.png')C. plt.write('filename.png')D. plt.png('filename')填空题在matplotlib中，______函数用于设置X轴的标签。

要显示绘制的图形，应调用______函数。

使用______可以设置图形的尺寸。

在绘制多条线时，可以使用______参数来区分不同的线。

要绘制散点图，可以使用______函数。

简答题描述如何使用matplotlib创建一个简单的线图。

解释如何在图形中添加图例，并说明其用途。

简述如何在matplotlib中自定义颜色、线型和标记样式。

描述如何在一个图形中绘制多个子图。

解释matplotlib中的“面向对象”绘图与“pyplot”接口的区别。