matplotlib与numpy实战：绘制填充图与散点图详解

在本篇文章中，我们将深入探讨如何利用Python的两大强大库——matplotlib和numpy，来创建各种常见的数据可视化图表。matplotlib作为Python中最知名的绘图工具，其API与MATLAB类似，非常适合进行交互式的数据分析和展示。 首先，我们来学习如何使用fill_between函数绘制填充图。通过`from matplotlib.pyplot import *`导入必要的模块，创建x轴上的等间距数组x，并生成两个y轴数据y1和y2，即正弦和余弦函数的值。fill_between函数允许我们指定填充的条件，如`fill_between(x, y1, y2, where=(y1 >= y2), color='red', alpha=0.25)`，这里根据y1是否大于等于y2来决定填充区域。fill_between的高级用法包括自定义范围和颜色透明度，这使得图形更具表现力。 接着，文章展示了如何创建散点图(scatter plots)。使用numpy的random.normal函数生成一组正态分布的数据，然后计算两维数据之间的角度T。scatter函数用于绘制散点图，传入x和y坐标，以及大小(s=75)和颜色映射(c=T)等参数。通过xlim和ylim设置坐标轴范围，确保视觉效果清晰。 此外，文章还会涉及其他类型的绘图，如条形图(bar plots)用于比较不同类别或组别的数值，等高线图(contour plots)用于显示数据的连续变化，以及点阵图和三维图，这些都将在后续章节详细介绍。每种图形都有其特定的应用场景和matplotlib提供的相应函数和方法。 这篇文章是一份实用的指南，旨在帮助读者掌握如何在Python中使用matplotlib和numpy进行数据可视化，无论是初学者还是进阶用户，都能从中找到所需的信息和实例。通过实践这些方法，读者可以更有效地传达复杂的数据信息，并提升数据分析和报告的质量。