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什么是Matplitlib？
Matplitlib是Python中的一个库，用于实现数据可视化。它无非就是干好两件事情：
- 帮助我们理解数据
- 帮助我们使用图表讲故事
那我们为什么要使用Matplotlib呢？因为：
- Matplotlib是用来实现数据可视化的工具，可以帮助我们更好地呈现数据
- Matplotlib是基于Python的库，很容易上手
- Matplotlib相较于其他可视化库（Seaborn和 Plotly）更灵活、功能更强大
MatplotLib可以画出各种不同的图表：
- 折线图
- 散点图
- 箱型图
- 柱状图
- 等高图
- 3D图等等
以下是使用Matplotlib生成的一些图表：
Matplotlib下载
接下来我们开始学习如何在MacOS中使用Matplotlib，首先在Terminal中使用以下命令安装matplotlib：
pip3 install matplotlib然后创建一个notebook，输入以下代码，便能成功画出第一个直线图：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x_points = np.array([0, 10])
y_points = np.array([0, 200])
plt.plot(x_points, y_points)
plt.show()
以下代码则能显示出STEM专业的就业形势图：
major_categories = ['Computing', 'Engineering', 'Physical Sciences', 'Life Sciences', 'Mathematics']
job_openings = [122000, 57000, 10000, 10000, 9000]
degrees_awarded = [40000, 77000, 19000, 110000, 19000]
x_axis = np.arange(len(job_openings))
plt.figure(figsize = (10, 5))
plt.bar(x_axis - 0.2, job_openings, 0.4, label = 'Jobs')
plt.bar(x_axis + 0.2, degrees_awarded, 0.4, label = 'Grads')
plt.xticks(x_axis, major_categories)
plt.ylabel('job openings')
plt.title("2022 Annual Total U.S. STEM Jobs")
plt.legend()
plt.show()
我们甚至还能使用Matplotlib画出爱心：
import math
t = np.linspace(0, math.pi, 1000)
x = np.sin(t)
y = np.cos(t) + np.power(x, 2.0/3) # parametric equation of cardioid curve
plt.scatter(x,y,c=y,cmap=plt.cm.Reds,edgecolor='none',s=40)
plt.scatter(-x,y,c=y,cmap=plt.cm.Reds,edgecolor='none',s=40) # gradient color curve
plt.axis([-2,2,-2,2]) #Coordinate axis range
plt.title("I love turingplanet",fontsize=30)
plt.show()
如何掌握Matplotlib?
想要学会Matplitlib，只需要做好两件事：
- 基本概念：理解Matplitlib图表中的基本概念
- 图表实战：使用Matplitlib画不同的数据图表
这也是《MatplitLib入门教程》将会涵盖的内容：
- Matplitlib图表基本概念：Figure，Axes，Axis，Artist，Title，等等
- 不同的图表：Line，Scatter，Bar，Histogram，Pie，等等