Matplotlib 是一个用于绘制图表和数据可视化的 Python 库。它支持多种不同类型的图形，以满足各种数据可视化需求。以下是一些 Matplotlib 支持的主要图形种类：
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折线图（Line Plot）：
- 用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。
plt.plot()函数用于创建折线图。
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散点图（Scatter Plot）：
- 用于显示两个变量之间的关系，每个数据点表示一个观测值。
plt.scatter()函数用于创建散点图。
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柱状图（Bar Chart）：
- 用于比较不同类别的数据，通常用于显示离散的数据。
plt.bar()和plt.barh()函数用于创建垂直和水平柱状图。
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直方图（Histogram）：
- 用于显示数据的分布情况，特别是连续变量。
plt.hist()函数用于创建直方图。
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饼图（Pie Chart）：
- 用于显示不同部分占整体的比例。
plt.pie()函数用于创建饼图。
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箱线图（Box Plot）：
- 用于显示数据的统计分布，包括中位数、四分位数等。
plt.boxplot()函数用于创建箱线图。
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等高线图（Contour Plot）：
- 用于显示二维数据的等高线。
plt.contour()函数用于创建等高线图。
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热力图（Heatmap）：
- 用于显示矩阵数据的热度分布。
plt.imshow()函数用于创建热力图。
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3D 图（3D Plot）：
- Matplotlib 支持创建三维散点图、曲面图等。
mpl_toolkits.mplot3d模块提供了创建 3D 图的工具。
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极坐标图（Polar Plot）：
- 用于显示数据在极坐标系中的分布。
plt.polar()函数用于创建极坐标图。
这些只是 Matplotlib 支持的一些常见图形种类，实际上，Matplotlib 还提供了许多其他类型的图形和定制选项，可以满足各种不同的可视化需求。你可以根据具体情况选择适合的图形类型，并通过调整参数来定制图表外观。