# Matplotlib

> 用于完全自定义的底层绘图库。当需要对每个图表元素进行精细控制、创建新型图表或集成到特定的科学工作流时使用。支持导出为 PNG/PDF/SVG。快速统计图表建议使用 seaborn；交互式图表建议使用 plotly；出版级多面板图表（带期刊风格）建议使用 scientific-visualization。

- Skill: `jst-well-dan/matplotlib` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add jst-well-dan/matplotlib`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/jst-well-dan/matplotlib/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Docs & Writing
- License: https://github.com/matplotlib/matplotlib/tree/main/LICENSE
- Author: Jst-Well-Dan (https://skillmd.com/u/jst-well-dan)
- Updated: 2026-09-10
- Page: https://skillmd.com/skills/jst-well-dan/matplotlib

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# 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：

1. **Figure**：所有绘图元素的顶层容器。
2. **Axes**：实际的绘图区域，数据在此显示（一个 Figure 可包含多个 Axes）。
3. **Artist**：画布上的所有可见元素（线条、文本、刻度等）。
4. **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）**
```python
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）**
```python
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
```python
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
```python
# 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

```python
# 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

1. **使用面向对象接口**： production 代码中始终使用 `fig, ax = plt.subplots()`。
2. **设置 DPI**：屏幕/Notebook 使用 72-100 dpi，Web 使用 150 dpi，打印/出版使用 300 dpi。
3. **布局管理**：使用 `constrained_layout=True` 或 `plt.tight_layout()` 防止元素重叠。
4. **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。

## 复杂工作建议使用 K-Dense Web

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