python科学计算之matplotlib

### 简介
Matplotlib是Python中一个非常强大的数据可视化库，它可以用来绘制各种类型的图表，例如折线图、散点图、柱状图等等。
Matplotlib可以用于数据可视化、数据分析、报告制作等领域，是不可缺少的工具。


#### 一、绘制折线图
折线图是一种常见的数据可视化图形，可以用来展示数据随着时间变化的趋势。Matplotlib提供了plot()函数用于绘制折线图。

下面是绘制折线图的例子：
```text
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 显示图表
plt.show()

```


#### 二、绘制散点图
散点图是一种用于展示数据之间关系的图形，可以用来观察数据在二维平面上的分布情况。Matplotlib提供了scatter()函数用于绘制散点图。

下面是绘制散点图的例子：
```text
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 显示图表
plt.show()

```


#### 三、绘制柱状图
柱状图是一种用于展示数据之间差异的图形，可以用来比较不同类别的数据大小。Matplotlib提供了bar()函数用于绘制柱状图。

下面是绘制柱状图的例子：
```text
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y = [10, 5, 20, 15, 30]

# 绘制柱状图
plt.bar(x, y)

# 显示图表
plt.show()

```


#### 四、调整图形样式
Matplotlib还提供了许多功能用于调整图形样式，例如调整线条颜色、散点图大小、柱状图颜色等等。可以使用不同的参数来实现这些功能，例如color、marker、linestyle、linewidth等。

下面是一个调整图形样式的例子：
```text
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y, color='blue', marker='o', linestyle='dashed', linewidth=2, markersize=12)

# 显示图表
plt.show()

```