Matplotlib 科学绘图 Skill

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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