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Matplotlib 是 Python 中一个广泛使用的用于数据可视化的库，它能够生成各种静态、动态和交互式的图表。

面积图亦称堆积折线图，是将折线图中折线与X轴之间的区域用颜色或纹理填充(填充区域的大小称为“面积”)，填充后的关注焦点会聚焦于色块上。面积图上总的面积代表了所有数据的总和，各个层的面积表示各数据分量的和，这些堆叠起来的面积图在观察大数据的各个分量变化情况时格外有用。合理分段是构建直方图的关键，每个区间段应是相邻的，并且通常是等距的。plt.bar 函数还可绘制簇状柱形图（也称为分组柱状图），绘制的原理是通过控制每组柱子在 x 轴上的位置，让不同组的柱子紧挨着排列，从而实现分组展示数据的效果。

箱型图（Box Plot），又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用于展示数据分布的统计图表。如下图所示，箱线图由一个箱体和一对箱须构成，箱体下边沿是下四分位数Q1、上边沿是上四分位Q3，箱体内的横线对应中位数Q2。箱须表示数据的范围，在箱须末端之外的数值被视为离群值，一般用小圆圈标注这些异常值。箱线图一目了然地反映了数据的大致分布，可以粗略地看出数据是否具有对称性及分布的离散程度等信息。

在数据可视化中，一个好的坐标轴和刻度能够清晰界定数据的展示维度与范围，为数据搭建起准确的参照框架，让观众一眼就能明确数据的边界与分布区间；同时，它们能精准量化数据，通过合理的刻度细分，使数据之间的大小、比例及变化幅度等关系一目了然，帮助观众快速进行比较和分析，并且能巧妙引导视觉感知，避免视觉误导，从而让数据所蕴含的信息得以准确、直观地呈现，助力观众更好地理解和解读数据。

Matplotlib不仅可绘制静态图形，还可绘制动态图形(动画)，可保存为.gif动画文件。虽然这个动图功能比较有限，但给用户提供了一种全新的数据展示手段，提升了视觉表现力。