Matplotlib 绘图体系

uv add matplotlib          # 或者：pip install matplotlib

%matplotlib widget   # 仅 Notebook 环境有效，脚本不用管

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 按自己的系统挑一个存在的字体；列表里排前的优先命中
plt.rcParams.update({
    "font.sans-serif": ["PingFang SC", "Microsoft YaHei", "Noto Sans CJK SC"],
    "axes.unicode_minus": False,   # 修复负号显示成方块的问题
    "figure.dpi": 100,
})

Figure（展板）
 ├── Axes（展格 1）
 │    ├── Axis（横轴）→ 刻度、刻度标签都是它管的
 │    ├── Axis（纵轴）
 │    ├── Line2D（折线展品）
 │    ├── Rectangle（柱子展品）
 │    ├── Text（标题、轴标签、标注……）
 │    └── Legend（图例）
 ├── Axes（展格 2）
 │    └── ……
 └── ……

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))   # 8 英寸宽、4 英寸高的展板 + 一块展格

months = np.arange(1, 13)
sales = np.array([21, 19, 24, 27, 31, 36, 39, 38, 33, 29, 26, 32])  # 咖啡店月销售额（万元）

ax.plot(months, sales, marker="o")

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8))

days = np.arange(1, 366)
temp = 15 + 11 * np.sin((days - 100) / 365 * 2 * np.pi)      # 一年的日均气温

axes[0, 0].plot(months, sales)                                  # 折线：月销售额
axes[0, 1].bar(["一季度", "二季度", "三季度", "四季度"],
               [55, 94, 110, 87])                               # 柱状：季度杯量
axes[1, 0].scatter(temp[:100], 320 - 7 * temp[:100])           # 散点：气温 vs 热饮订单
axes[1, 1].hist(np.random.normal(38, 9, 3000), bins=40)        # 直方图：单笔消费金额

print(plt.style.available)   # 看看库里都有哪些现成风格

plt.style.use("ggplot")

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))
ax.plot(months, sales)
ax.bar(months, sales * 0.5, alpha=0.5)

plt.style.use("default")   # 用完记得还原，否则风格会一直"粘"在会话上

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))

days = np.linspace(0, 365, 200)
north = 13 + 12 * np.sin((days - 105) / 365 * 2 * np.pi)    # 北方城市：冬夏分明
south = 24 + 4 * np.sin((days - 105) / 365 * 2 * np.pi)     # 南方城市：四季温和

ax.plot(days, north, label="北方城市")
ax.plot(days, south, label="南方城市")

ax.set_title("两座城市的年气温对比")
ax.set_xlabel("一年中的第几天")
ax.set_ylabel("气温（℃）", rotation=0, labelpad=20)   # rotation=0 让 y 标签横躺
ax.set_xlim(0, 365)
ax.set_ylim(-5, 40)
ax.legend()
ax.grid(True, linestyle=":", alpha=0.5)

fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(111, projection="3d")

price = np.linspace(12, 30, 60)      # 咖啡定价（元/杯）
ads = np.linspace(0, 8, 60)          # 月广告投入（千元）
P, A = np.meshgrid(price, ads)

# 模拟月利润（千元）：定价偏离 18 元、投放偏离 4 千元都会掉
demand = 8000 * np.exp(-((P - 18) ** 2) / 40) * np.exp(-((A - 4) ** 2) / 6)
profit = demand * (P - 8) / 1000 - A * 1.5

ax.plot_surface(P, A, profit, cmap="viridis")
ax.set_xlabel("定价（元/杯）")
ax.set_ylabel("月广告（千元）")
ax.set_zlabel("月利润（千元）")
ax.set_title("咖啡店利润曲面")

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))

curve, = ax.plot(months, sales, color="royalblue", linewidth=3, label="月销售额")
bars = ax.bar([14, 15, 16], [30, 35, 28], color="tomato",
              edgecolor="black", alpha=0.7, label="新门店试营业")
dots = ax.scatter([17, 18, 19], [40, 26, 33], color="green", s=120, label="活动日")

ax.legend()

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))
ax.plot(months, sales, linewidth=2)

ax.spines["top"].set_visible(False)        # 砍掉上边
ax.spines["right"].set_visible(False)      # 砍掉右边
ax.spines["left"].set_color("gray")        # 左边调淡
ax.spines["bottom"].set_linewidth(1.5)     # 底边加粗

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))

x = np.arange(1, 13)
y = np.array([21, 19, 24, 27, 31, 36, 39, 38, 33, 29, 26, 32])
ax.plot(x, y, marker="o")

ax.annotate(
    "暑期峰值",                          # 标注文字
    xy=(7, 39), xytext=(4.5, 37),       # xy：箭头指哪；xytext：文字放哪
    arrowprops={"arrowstyle": "->", "color": "red"},
    fontsize=12,
)
ax.text(
    1, 22, "旺季与淡季的差距接近一倍",
    fontsize=13, style="italic",
    bbox={"boxstyle": "round", "facecolor": "wheat", "alpha": 0.5},
)

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [-1, -4, -9])
ax.set_title("每月亏损趋势")