matplotlib案例
Matplotlib是Python中最常用的数据可视化库之一，它提供了丰富的绘图工具和API，可以用于绘制各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图、饼图、热力图等等。在本文中，我们将介绍10个常见的Matplotlib案例，以帮助读者更好地了解Matplotlib的使用方法和功能。
1. 绘制简单的线图
线图是Matplotlib中最基本的图表类型之一，它可以用于显示数据的趋势和变化。下面是一个简单的线图示例，它展示了一组随机数据的变化趋势：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.random.randn(100)
# 绘制线图
plt.plot(x, y)
# 添加标题和标签
plt.title('Random Data')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
# 显示图表
plt.show()
```
2. 绘制散点图
散点图是一种常用的数据可视化方式，它可以用于显示两个变量之间的关系。下面是一个简单的散点图示例，它展示了一组随机数据的分布情况：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
# 添加标题和标签
plt.title('Random Data')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
# 显示图表
plt.show()
```
3. 绘制柱状图
柱状图是一种常用的数据可视化方式，它可以用于比较不同类别之间的数据。下面是一个简单的柱状图示例，它展示了不同城市的人口数量：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 城市名称
cities = ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen', 'Chengdu']
# 城市人口数量
population = [2171, 2424, 1500, 1303, 1635]
# 绘制柱状图
plt.bar(cities, population)
# 添加标题和标签
plt.title('Population of Cities')
matplotlib中subplotplt.xlabel('City')
plt.ylabel('Population (million)')
# 显示图表
plt.show()
```
4. 绘制饼图
饼图是一种常用的数据可视化方式，它可以用于显示不同类别之间的比例关系。下面是一个简单的饼图示例，它展示了不同水果的销售比例：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 水果名称
fruits = ['Apple', 'Banana', 'Orange', 'Grape']
# 水果销售数量
sales = [30, 20, 15, 35]
# 绘制饼图
plt.pie(sales, labels=fruits)
# 添加标题
plt.title('Sales of Fruits')
# 显示图表
plt.show()
```
5. 绘制热力图
热力图是一种常用的数据可视化方式，它可以用于显示二维数据的分布情况。下面是一个简单的热力图示例，它展示了一组随机数据的分布情况：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
data = np.random.randn(10, 10)
# 绘制热力图
plt.imshow(data, cmap='hot')

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