Matplotlib数据可视化库
数据里的老朋友——matplotlib，你肯定听说过。它是个挺万能的可视化工具，不管是画折线图、散点图，还是做个漂亮的 3D 图，它都能搞定。而且配合 pandas 和 numpy 用，体验更上一层楼，数据、图表生成一条龙，省事儿！
matplotlib 的核心是 pyplot，语法跟 MATLAB 有点像。比如你想快速画一张折线图，只要几行代码：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.show()还能加标签、调样式，甚至画个子图来对比不同数据。像 plt.xlabel('X 轴')、plt.title('标题') 这些常用方法，用着也不麻烦。
想做点酷的？可以试试 mpl_toolkits.mplot3d，能画 3D 图，比如表面图、3D 散点，展示立体效果妥妥的。只要加一句 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 就行。
嗯，如果你已经在用 pandas 做数据，那就直接上手 matplotlib 来可视化，效果会更直观。图也能美化得专业，比如自定义颜色、线条、背景，做汇报或者交互式展示都挺靠谱的。
要注意的是，虽然 matplotlib 功能全，但初学者一开始觉得配置多，稍微有点绕。建议你一边写一边调，多试几次就顺了。
如果你经常画图表，那真没必要重复造轮子，matplotlib就挺好用的。如果你对它还不熟，可以看看这些文章：
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