Jst-Well-Dan Matplotlib 科学绘图
Matplotlib 是 Python 的基础可视化库，用于创建静态、动画和交互式图表。本技能提供高效使用 Matplotlib 的指南，涵盖 pyplot 接口（类 MATLAB 风格）和面向对象 API（Figure/Axes），以及创建出版级质量可视化的最佳实践。
何时使用
本技能适用于：
- 创建任何类型的图表（折线图、散点图、柱状图、直方图、热力图、等高线图等）。
- 生成科学或统计可视化。
- 自定义图表外观（颜色、样式、标签、图例）。
- 创建带子图的多面板图表。
- 导出可视化为各种格式（PNG、PDF、SVG 等）。
- 构建交互式图表或动画。
- 处理 3D 可视化。
核心概念
Matplotlib 使用对象分层结构：
- Figure：所有绘图元素的顶层容器。
- Axes：实际的绘图区域，数据在此显示（一个 Figure 可包含多个 Axes）。
- Artist：画布上的所有可见元素（线条、文本、刻度等）。
- Axis：处理刻度和标签的数轴对象（x 轴、y 轴）。
两种接口
1. pyplot 接口（隐式，类 MATLAB）
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.ylabel('数值')
plt.show()
- 适合快速、简单的绘图。
- 自动维护状态。
2. 面向对象接口（显式 - 推荐）
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3, 4])
ax.set_ylabel('数值')
plt.show()
- 推荐用于大多数场景。
- 对画布和坐标轴有更显式的控制。
- 易于维护和调试。
常用工作流
1. 基础图表创建
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建画布和坐标轴
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
# 绘图
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
ax.plot(x, np.sin(x), label='正弦 (sin)')
ax.plot(x, np.cos(x), label='余弦 (cos)')
# 自定义
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_title('三角函数示例')
ax.legend()
ax.grid(True, alpha=0.3)
# 保存并展示
plt.savefig('plot.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()
2. 多子图布局
# 方式 1：标准网格
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 10))
axes[0, 0].plot(x, y1)
axes[0, 1].scatter(x, y2)
# 方式 2：Mosaic 布局（更灵活）
fig, axes = plt.subplot_mosaic([['left', 'right_top'],
['left', 'right_bottom']],
figsize=(10, 8))
axes['left'].plot(x, y)
导出与保存
# 用于演示/论文的高分辨率 PNG
plt.savefig('figure.png', dpi=300, bbox_inches='tight', facecolor='white')
# 用于出版的矢量格式（可缩放）
plt.savefig('figure.pdf', bbox_inches='tight')
最佳实践
- 使用面向对象接口： production 代码中始终使用
fig, ax = plt.subplots()。 - 设置 DPI：屏幕/Notebook 使用 72-100 dpi，Web 使用 150 dpi，打印/出版使用 300 dpi。
- 布局管理：使用
constrained_layout=True或plt.tight_layout()防止元素重叠。 - 颜色选择：使用感知均匀的色表（如 viridis），避开 rainbow/jet 色表。
详细参考
详细信息请参阅以下参考文档：
references/plot_types.md- 图表类型目录及示例。references/styling_guide.md- 样式选项、色表与自定义。
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