Matplotlib还有哪些常用的绘图函数？

Matplotlib提供了丰富的一组函数，除了基础的`plot()`之外，还有一些其他常见的绘图函数：

1. **bar()**: 用于创建柱状图，可以用于比较各类别的数量或值。

   plt.bar(x, height)

2. **hist()**: 绘制直方图，常用于展示数据分布情况。

   plt.hist(data, bins=10)

3. **scatter()**: 用于创建散点图，显示两个变量之间的关系。

   plt.scatter(x, y, c='red', marker='o')

4. **pie()**: 创建饼图，展示各部分占整体的比例。

   plt.pie(sizes, labels=['A', 'B', 'C'])

5. **subplot()**: 分割窗口创建多个子图，便于在一个画布上同时展示多个图表。

   plt.subplot(nrows, ncols, plot_number)

6. **legend()**: 添加图例，解释不同标记的颜色或形状代表什么意思。

   plt.legend(handles, labels)

7. **savefig()**: 保存生成的图表到文件。

   plt.savefig('filename.png')

8. **title(), xlabel(), ylabel()**: 设置图表标题、x轴和y轴标签。

9. **grid()**: 显示网格线。

每个函数都有其特定用途，可以根据需要选择合适的函数组合来创建复杂图表。熟悉这些功能有助于构建出各种类型的可视化效果。