matplotlib原理
    matplotlib是一个Python的数据可视化库，可以创建多种类型的图像，包括折线图、散点图、条形图、饼状图等等。本文将围绕matplotlib的原理进行阐述。
    1. 数据结构
    matplotlib中的数据结构主要包括Figure、Axes和Axis。其中，Figure表示整个图像的最外层容器，可以包含多个Axes对象；Axes代表一个坐标系，可以包含多个Axis对象；Axis表示坐标轴，用于确定数据显示的范围以及标签显示方式。
    2. 绘制流程
    matplotlib的绘制流程可以分为五个步骤：
    （1）创建Figure和Axes对象
    通过创建Figure对象和Axes对象来创建一个带有图表的画布。
    （2）绘制数据
    调用Axes对象相应的方法来绘制数据，例如plot()方法绘制折线图、scatter()方法绘制散点图。
    （3）设置坐标轴的范围和标签
    调用Axis对象的方法来设置坐标轴的范围、标签、刻度等属性。
    （4）设置图例
画直方图的四个步骤
    调用Axes对象的legend()方法来设置图例，用于区分不同的数据系列。
    （5）保存图片
    调用Figure对象的savefig()方法来保存图片。
    3. 属性配置
    matplotlib还提供了各种属性配置功能，可以通过修改属性来自定义图表。例如，可以设置线条颜、粗细、样式，设置坐标轴标签、标题等。
    4. 常用绘图方法
    matplotlib提供了很多绘图方法，常用的包括：
    （1）plot()方法：用于绘制折线图。
    （2）scatter()方法：用于绘制散点图。
    （3）bar()方法：用于绘制条形图。
    （4）pie()方法：用于绘制饼状图。
    （5）hist()方法：用于绘制直方图。
    5. 总结
    本文围绕matplotlib的原理进行了阐述，主要包括matplotlib的数据结构、绘制流程、属性配置和常用绘图方法。通过学习matplotlib的原理，可以更好地理解matplotlib的使用方法，从而实现自定义数据可视化。

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