Matplotlib的使用】 将1）中的数组变为一维，绘制对应的直方图和散点图（可适当设置线型、颜色、坐标轴等)。

Matplotlib是一个强大的数据可视化库，可以用于创建各种类型的图表。首先，我们需要将二维数组转换成一维，然后分别创建直方图和散点图。这里是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 假设我们已经有了一个4x4的数组
data = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]])

# 转换为一维数组
flat_data = data.flatten()

# 直方图
plt.figure(figsize=(10, 5))  # 设置图形大小
plt.hist(flat_data, bins=range(1, 17), color='blue', alpha=0.5)  # bins指定分桶范围
plt.xlabel('Value')  # x轴标签
plt.ylabel('Frequency')  # y轴标签
plt.title('Histogram of Array Data')  # 图表标题
plt.grid(True)  # 显示网格
plt.show()

# 散点图
plt.figure()
plt.scatter(range(len(flat_data)), flat_data, c='red', marker='o')  # 红色圆点表示点的位置
plt.xlabel('Index')  # x轴标签
plt.ylabel('Value')  # y轴标签
plt.title('Scatter Plot of Array Data')
plt.grid(True)
plt.show()

在这个例子中，我们设置了直方图的颜色为蓝色，散点图的标记为圆形，并且调整了坐标轴标签和标题。你可以根据需要更改这些属性。