使用Python的matplotlib库绘制一张图片至少需要代码一千字，然而幸运的是，创建生产质量的图形需要的代码远少于一千字。Matplotlib也是一个庞大的库，通常要通过反复试验才能使制图无误。使用一行程序在Matplotlib中生成基本的绘图相当简单，但是熟练地使用命令库却十分困难。利用Matplotlib进行绘图需要从入门级不断演练，将理论与示例结合起来，将有助于对库的内部工作方式和布局有一个更深层次的了解。
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Matplotlib Python Plotting绘图代写
Matplotlib库学习挑战：
- 库本身是巨大的，大约有70,000行代码。
- Matplotlib包含几个不同的接口(构建图形的方法)，能够与少量不同的后端交互。(后端处理图表如何实际呈现的过程，而不只是内部结构化)。
- 虽然它是全面的，但Matplotlib的一些公共文档严重过时。
- 这个库仍在不断发展，许多网上流传的老例子在现代版本中可能会减少70%的代码行数，因此我们需要掌握Matplotlib设计的核心概念。
Python的导入概念在MATLAB中并没有大量使用，而且MATLAB的大多数函数在顶层用户很容易使用。知道matplotlib起源于MATLAB有助于解释为什么存在pylab。pylab是matplotlib库中的一个模块，用于模拟MATLAB的全局风格。它的存在只是为了将NumPy和matplotlib中的许多函数和类引入命名空间，使以前不习惯import语句的MATLAB用户能够轻松过渡。
Matplotlib是一个Python 2D绘图库，可以在各种硬拷贝格式和跨平台交互环境中生成出版质量数据。Matplotlib可以在Python脚本、Python和IPython shell、jupiter笔记本、web应用服务器和四个图形用户界面工具包中使用。只需几行代码，就可以生成图、直方图、功率谱、柱状图、错误图、散点图等。对于简单的绘图，pyplot模块提供了一个类似于matlab的接口，特别是在与IPython结合使用时。
Matplotlib Python Plotting绘图还可以应用于其他特殊领域：图形环境（Graphics Environment），代码工程（Code Project），图形工具（Shape Tools）等都需要这部分的专业知识。如有代写需求，欢迎同学们联系AcademicPhD，我们期待为你服务！
