matplotlib 2D绘图数据库

matplotlib 2D绘图数据库是一款使用Python编程语言的二维图形绘制引擎，其设计灵感来源于MATLAB。能够在多种操作环境中运行，支持静态图表输出，提供了交互式数据可视化界面。能够无缝配合NumPy完成矩阵计算，可连接多种扩展包实现外部设备控制。仅需简短指令即可创建直方图、频谱分析图、柱状统计图等多种专业图表，操作过程极为快捷。感兴趣的朋友赶快下载使用吧！

matplotlib 2D绘图数据库软件特点

1、一个图中的多个子图：多轴(即子图)创建与 subplot()功能

2、图片：Matplotlib可以使用该imshow()函数显示图像(假定等距的水平尺寸)。

3、轮廓和伪彩色：pcolormesh()即使水平尺寸不均匀，该功能也可以对二维数组进行彩色表示。该 contour()函数是表示相同数据的另一种方式

4、直方图：该hist()函数自动生成直方图并返回垃圾桶计数或概率

5、路径：您可以使用matplotlib.path模块在Matplotlib中添加任意路径

6、三维绘图：mplot3d工具包(请参阅入门和 mplot3d工具包)支持简单的3d图形，包括曲面、线框、散点图和条形图

7、Streamplot ：该streamplot()函数绘制矢量场的流线。除了简单绘制流线之外，还可以将流线的颜色和/或线条宽度映射到单独的参数，例如矢量场的速度或局部强度。

8、椭圆：为了支持的 凤凰火星任务(其用于Matplotlib显示航天器的地面跟踪)，迈克尔Droettboom建立在工作由查理Moad提供了极其精确的8样条近似椭圆弧(见 Arc)，这是不敏感的放大水平。

9、条形图：使用该bar()功能来制作条形图，其中包括自定义(如错误栏)

10、饼图：该pie()功能允许您创建饼图。可选功能包括自动标记面积百分比，从饼图中心爆炸一个或多个楔子，以及阴影效果。仔细看附件中的代码，只需几行代码即可生成此图。

11、表：该table()功能将一个文本表添加到一个轴。

12、散点图：该scatter()函数使用(可选)大小和颜色参数生成散点图。这个例子绘制了Google股票价格的变化，标记的大小反映了交易量和颜色随时间的变化。在这里，alpha属性用于制作半透明的圆形标记。

matplotlib 2D绘图数据库软件亮点

1、样式可深度定制：面向对象的操作界面让你全面掌控线条样式、字体规格及坐标轴属性，便捷打造精致图表。

2、产出高品质图表：可生成符合出版标准的高品质静态图表、动态图像及交互式图表，囊括各类常用图形。

3、代码简洁高效：仅需几行代码就能绘制各类图表，简化简单绘图流程，实现复杂绘图需求。

4、接口贴近MATLAB：配备贴近MATLAB的操作接口，搭配IPython使用更便捷，初学者可快速入门。

matplotlib 2D绘图数据库软件能力

1、对象体系规整：具备规整且实用的对象体系，掌握核心对象后，可轻松打造各类图像。

2、通用绘图逻辑：即便非Python开发者，也能从中掌握通用的图形绘制逻辑与相关知识。

3、数据可视化呈现：作为开源数据绘图工具包，它是Python中最核心的数据可视化库，专注于将数据转化为可视化图表。

4、支持数组运算：依托numpy完成数组运算，同时可调用其他Python工具库，达成硬件间的交互。

matplotlib 2D绘图数据库适用场景

1、商业智能研判：可将复杂的业务数据转化为饼图、堆叠图等可视化形式，协助管理层快速掌握核心指标。

2、教学辅助工具：得益于贴近MATLAB的接口，常被用作教学用具，助力学生通过可视化方式理解数学概念与原理。

3、数据分析挖掘：是探索性数据分析的核心工具，可将抽象数据转化为直观易懂的图表，助力发现数据趋势与内在模式。

4、科研工程可视化：科研人员可借助它绘制实验数据对比图表，工程师可通过它评估系统运行性能，可输出符合出版标准的图表。