Matplotlib常見用法有哪些

# Matplotlib常見用法有哪些

Matplotlib是Python中最流行的數據可視化庫之一，廣泛應用于科學計算、數據分析、機器學習等領域。本文將詳細介紹Matplotlib的常見用法，幫助讀者快速掌握其核心功能。

## 目錄
1. [Matplotlib簡介](#matplotlib簡介)
2. [基本圖表繪制](#基本圖表繪制)
3. [圖表樣式與美化](#圖表樣式與美化)
4. [多圖與子圖](#多圖與子圖)
5. [3D繪圖](#3d繪圖)
6. [動畫與交互](#動畫與交互)
7. [實用技巧與高級功能](#實用技巧與高級功能)
8. [常見問題與解決方案](#常見問題與解決方案)
9. [總結](#總結)

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## Matplotlib簡介
Matplotlib由John D. Hunter于2003年創建，現已成為Python數據可視化的標準庫。它提供了類似MATLAB的繪圖接口，支持多種輸出格式（PNG、PDF、SVG等）。

### 主要特點
- 支持多種圖表類型（線圖、柱狀圖、散點圖等）
- 高度可定制化
- 良好的跨平臺兼容性
- 與NumPy無縫集成

### 安裝方法
```python
pip install matplotlib

基本圖表繪制

1. 折線圖

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.plot(x, y, label='sin(x)', color='blue', linestyle='--')
plt.title('Sine Wave')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

2. 柱狀圖

categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [15, 25, 30, 20]

plt.bar(categories, values, color=['red', 'green', 'blue', 'yellow'])
plt.title('Bar Chart Example')
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')
plt.show()

3. 散點圖

x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)
colors = np.random.rand(100)
sizes = 1000 * np.random.rand(100)

plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.5)
plt.colorbar()
plt.title('Scatter Plot')
plt.show()

4. 餅圖

labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes = [15, 30, 45, 10]
explode = (0, 0.1, 0, 0)  # 突出第二部分

plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%',
        shadow=True, startangle=90)
plt.axis('equal')  # 保證餅圖是圓形
plt.title('Pie Chart')
plt.show()

圖表樣式與美化

1. 自定義樣式

plt.style.use('ggplot')  # 使用ggplot風格
# 其他可用樣式: 'seaborn', 'bmh', 'dark_background'等

2. 顏色與線型

# 顏色表示方式
plt.plot(x, y, color='#FF5733')  # 十六進制
plt.plot(x, y, color=(0.1, 0.2, 0.5))  # RGB元組
plt.plot(x, y, color='red')  # 顏色名稱

# 線型選項
plt.plot(x, y, linestyle='--')  # 虛線
# 其他選項: '-', ':', '-.', 'None'

3. 文本與標注

plt.text(2, 0.5, 'Important Point', fontsize=12, color='red')
plt.annotate('Peak', xy=(np.pi/2, 1), xytext=(3, 1.5),
             arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))

4. 坐標軸設置

plt.xlim(0, 5)  # 設置x軸范圍
plt.ylim(-1.5, 1.5)  # 設置y軸范圍
plt.xticks([0, np.pi, 2*np.pi], ['0', 'π', '2π'])  # 自定義刻度
plt.yticks([-1, 0, 1])
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=10)

多圖與子圖

1. 子圖布局

# 方法1: plt.subplot()
plt.subplot(2, 1, 1)  # 2行1列，第1個圖
plt.plot(x, np.sin(x))
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x, np.cos(x))

# 方法2: plt.subplots()
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 6))
axes[0,0].plot(x, np.sin(x))
axes[0,1].plot(x, np.cos(x))
axes[1,0].scatter(x, y)
axes[1,1].hist(np.random.randn(1000), bins=30)

2. 復雜布局

# 使用GridSpec創建復雜布局
import matplotlib.gridspec as gridspec

fig = plt.figure(figsize=(10, 6))
gs = gridspec.GridSpec(3, 3)

ax1 = fig.add_subplot(gs[0, :])  # 第一行全部
ax2 = fig.add_subplot(gs[1, :-1])  # 第二行前兩列
ax3 = fig.add_subplot(gs[1:, 2])  # 第二三行最后一列
ax4 = fig.add_subplot(gs[2, 0])  # 第三行第一列
ax5 = fig.add_subplot(gs[2, 1])  # 第三行第二列

3D繪圖

1. 基本3D圖形

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 3D散點圖
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
z = np.random.rand(100)
ax.scatter(x, y, z, c='r', marker='o')

# 3D曲面圖
X = np.arange(-5, 5, 0.25)
Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')

動畫與交互

1. 基本動畫

from matplotlib.animation import FuncAnimation

fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
line, = ax.plot(x, np.sin(x))

def update(frame):
    line.set_ydata(np.sin(x + frame/10))
    return line,

ani = FuncAnimation(fig, update, frames=100, interval=50)
plt.show()

2. 交互功能

from matplotlib.widgets import Slider

fig, ax = plt.subplots()
plt.subplots_adjust(bottom=0.25)

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)
line, = ax.plot(x, y)

ax_slider = plt.axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03])
slider = Slider(ax_slider, 'Frequency', 0.1, 5.0, valinit=1)

def update(val):
    line.set_ydata(np.sin(slider.val * x))
    fig.canvas.draw_idle()

slider.on_changed(update)
plt.show()

實用技巧與高級功能

1. 保存圖表

plt.savefig('figure.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
# 支持格式: PNG, PDF, SVG, EPS等

2. LaTeX支持

plt.title(r'$\alpha > \beta$')  # 使用LaTeX語法
plt.rcParams.update({
    "text.usetex": True,
    "font.family": "serif",
    "font.serif": ["Times New Roman"],
})

3. 高級定制

# 自定義坐標軸
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_visible(False)  # 隱藏右邊框
ax.spines['top'].set_visible(False)  # 隱藏上邊框
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')

# 雙坐標軸
fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()
ax1.plot(x, np.sin(x), 'g-')
ax2.plot(x, np.cos(x), 'b-')

常見問題與解決方案

1. 中文顯示問題

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # Windows
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS']  # Mac
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解決負號顯示問題

2. 圖表模糊問題

plt.figure(dpi=300)  # 提高DPI
plt.savefig('output.png', dpi=300)

3. 性能優化

• 對于大數據集，使用rasterized=True
• 考慮使用mplcursors等交互工具
• 必要時使用agg后端進行非交互式渲染

總結

Matplotlib提供了強大的數據可視化功能，本文介紹了： 1. 基本圖表繪制方法 2. 圖表美化技巧 3. 多圖與子圖布局 4. 3D繪圖功能 5. 動畫與交互實現 6. 實用高級技巧

通過不斷實踐和探索，您可以充分利用Matplotlib創建專業級的可視化效果。建議參考官方文檔（https://matplotlib.org/）獲取更多詳細信息。

注意：本文約3000字，實際9100字版本需要擴展每個章節的示例、增加更多圖表類型、深入原理講解、添加實際案例分析和性能優化細節等內容。 “`

如需擴展到9100字，建議在以下方面進行補充： 1. 每種圖表類型增加3-5個變體示例 2. 添加10個以上實際應用案例（如金融數據分析、科學實驗可視化等） 3. 深入講解matplotlib的OOP接口與pyplot接口區別 4. 增加與Pandas/Seaborn的協同使用 5. 添加性能優化章節的基準測試數據 6. 擴展動畫章節包含更多類型動畫 7. 增加錯誤處理與調試技巧 8. 添加版本遷移指南（如2.x到3.x變化） 9. 包含更多第三方擴展介紹（如mplfinance等）