如何入门Matplotlib进行数据可视化？

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DataWhale团队学习：Task01-初步了解Matplotlib、绘制一张图的组成条件

Figure：最基本的一级Axes：在Figure上创建子图的容器（如Figure中仅含一个子图，则该容器可省略）Axis：用于处理子图上的数据和标签

DataWhale组队学习：Task01-初识Matplotlib 一、明晰绘制一张图的组成条件 Figure:最基本的一级 Axes:在Figure上创建子图的容器（如果Figure中仅含一子图，则该容器可省略） Axis:用于处理子图上和坐标轴和网格相关的元素 Tick:用于处理和刻度相关的元素

二、两种绘图模式模板 A.OO模式：更能实现高级绘图的需求

# step1 准备数据 x = np.linspace(0, 2, 100) y = x**2 # step2 第五章：设置绘图样式（非必须） mpl.rc('lines', winewidth=4, linestyle='-.') # step3 第三章：定义布局 fig, ax = plt.subplots() # step4 第二章：绘制图像 ax.plot(x, y, label="linear") # step5 第四章：标签，文字和图例 ax.set_xlabel('x label') ax.set_ylabel('y label') ax.set_title("Simple Plot") ax.legend() plt.show() B.pyplot模式：方便简洁，容易上手

# step1 准备数据 x = np.linspace(0, 2, 100) y = x**2 # step2 第五章：设置绘图样式（非必须） mpl.rc('lines', winewidth=4, linestyle='-.') # step3 第二章：绘制图像 plt.plot(x, y, label="linear") # step4 第五章：标签，文字和图例 plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') plt.title('Simple Plot') plt.legend() plt.show()