1.1 matplotlib入门

matplotlib（mpl）是一种强大的Python绘图库，它允许用户创建复杂的2D和3D图形。mpl不仅可以用来制作科学研究中的数据可视化，还能用于制作各种类型的图表，包括折线图、条形图、散点图等。对于想要提升自己的数据分析能力的人来说，掌握使用mpl进行数据可视化是非常重要的一步。

1.2 学习资源与环境搭建

首先，你需要确保你的系统中已经安装了Python及其包管理工具pip。如果没有安装，可以从官方网站下载并按照说明操作。接着，你可以通过pip命令来安装matplotlib：

pip install matplotlib

除了matplotlib本身，其他一些常用的科学计算库，如NumPy和pandas，也是学习数据分析不可或缺的工具。

1.3 数据准备与清洗

在开始绘制任何图表之前，最重要的是准备好你要分析的数据。这可能意味着从原始来源导入数据、处理缺失值或者转换格式。在这个过程中，你可能会发现需要对原始数据进行初步统计，以便更好地理解它们，并决定如何展示这些信息。

2.0 创建基本图表

2.1 简单直方图示例：了解基础功能

mpl提供了一系列用于创建不同类型曲线和填充效果的函数，比如plot(), scatter(), bar()等。你可以通过简单示例来快速熟悉这些基础函数：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设有一个包含数值列表x和y的数组，我们将其作为示例。

plt.plot(x, y) # 绘制一条线性曲线。

plt.title('Simple Line Plot') # 添加标题。

plt.xlabel('X-axis') # 标记X轴标签。

plt.ylabel('Y-axis') # 标记Y轴标签。

# 显示绘制结果并阻止窗口关闭以供查看。

plt.show()

2.2 复杂子网格示例：探索高级特性

当你对基本功能感到舒适后，可以尝试构建更复杂的多子网格布局，这些通常用于显示多个相关变量之间关系：

import numpy as np; import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个二维数组，其中每个元素是一个随机生成的小数。

data = np.random.rand(10,10)

# 使用subplots()创建一个4x4子网格布局，其中每个小矩形代表一个独自可视化区域，

fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=4)

for ax in axes.flat:

imgplot = ax.imshow(data)

fig.colorbar(imgplot, ax=ax)

# 设置所有小矩形边框为无样式，使得它们看起来像是一个整体画面而非独立部分，

for i in range(16):

for j in range(i+1):

axes[i,j].spines['bottom'].set_visible(False)

axes[i,j].spines['top'].set_visible(False)

axes[i,j].spines['right'].set_visible(False)

if i > j:

continue;

else:

continue