【matplotlib 基础】--目录（完结）
Matplotlib 库是一个用于数据可视化和绘图的 Python 库。它提供了大量的函数和类，可以帮助用户轻松地创建各种类型的图表，包括直方图、箱形图、散点图、饼图、条形图和密度图等。
本系列具体内容包括：
[*]画布
画布是其他所有的元素的载体，可以说是最重要，也是最容易被忽视的元素。
绘制图形之前，第一件事就是创建画布。
[*]子图
通过子图可以将多个分析结果绘制在一张图上，可以帮助用户方便地组合和分析多个数据集，
提高数据可视化的效率和准确性。
[*]坐标轴
坐标轴的作用是帮助观察者了解图像中数据的位置和大小，通常标有数字或标签，以指示特定的值在图像中的位置。
[*]刻度
刻度是坐标轴上的数字或标签，用于指示数据的大小或值，
通常以整数或小数表示，具体取决于坐标轴的类型和限制。
[*]图例
图例通常包含在图像中，用于解释不同的颜色、形状、标签和其他元素。
[*]文本标注
文本 用于在图形中添加注释或提供更详细的信息，以帮助观察者理解图形的含义。
标注 则是一种更加细粒度的文本信息，可以被用来为特定的数据点或区域提供更详细的信息。
[*]绘图配置
Matplotlib 提供了大量配置参数，
这些参数可以但不限于让我们从整体上调整通过 Matplotlib 绘制的图形样式，
这里面的参数还有很多是功能性的，和其他工具结合时需要用的配置。
[*]样式表
现在 Matplotlib 已经内置了很多样式表，
通过使用不同的样式表，可以整体改变绘制图形的风格，不用再调整一个个显示参数。
[*]手绘风格
Matplotlib 中有一个很有趣的手绘风格。
如果不是特别严肃的分析报告，使用这个风格能给枯燥的数据分析图表带来一些活泼的感觉。
[*]几何图形
除了绘制各类分析图形（比如柱状图，折线图，饼图等等）以外，
matplotlib 也可以在画布上任意绘制各类几何图形。
这对于计算机图形学、几何算法和计算机辅助设计等领域非常重要。
[*]动画
通过动画来展示数据和模型的变化过程，可使数据的可视化更加生动形象，
随着各种平台的兴起，matplotlib的动画功能也因此有了更多的用武之地。
[*]3D 图形
matplotlib加入了 3D 图形的支持，不仅仅是为了使数据的展示更加生动和有趣。
更重要的是，由于多了一个维度，扩展了其展示数据分布和关系的能力，可以一次从三个维度来比较数据。
[*]结合地图
如果分析的数据与地域相关，那么，把分析结果结合地图一起展示的话，会让可视化的效果得到极大的提升。
来源:https://www.cnblogs.com/wang_yb/p/17731992.html
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