sci绘图

SciPy 是一个强大的科学计算库，它也包含了一些常用的绘图工具。

使用 Matplotlib 绘图：

Matplotlib 是一个 Python 的 2D 绘图库，它可以帮助我们绘制线图、散点图、柱状图、直方图等等。

以下是一个简单的 Matplotlib 绘图示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 绘图
plt.plot(x, y)
plt.title('Sin(x)')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()

使用 Seaborn 绘图：

Seaborn 是基于 Matplotlib 的一个数据可视化库，它可以让我们更轻松地绘制统计图表，例如热力图、分布图、条形图等等。

以下是一个简单的 Seaborn 绘图示例：

import seaborn as sns
import numpy as np

# 生成数据
data = np.random.normal(size=(20, 6))

# 绘图
sns.boxplot(data=data)

使用 Plotly 绘图：

Plotly 是一个交互式的绘图库，它可以让我们创建漂亮的交互式图表和可视化应用程序。

以下是一个简单的 Plotly 绘图示例：

import plotly.express as px
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 绘图
fig = px.line(x=x, y=y, title='Sin(x)')
fig.show()

以上是三种常用的 Python 绘图库，它们都可以帮助我们绘制出优美的科学可视化图表。