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使用Matplotlib进行绘图和数据可视化
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原文英文，约1400词，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了使用Matplotlib进行数据可视化的方法，包括与NumPy和Pandas的集成，创建不同类型的图表，以及从CSV文件中读取数据并进行可视化。Matplotlib可以创建各种漂亮的可视化图表，使数据更具吸引力。
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关键要点
- 使用Matplotlib进行数据可视化可以使数据更具吸引力。
- Matplotlib是一个Python绘图库，可以将数据转换为美观的可视化图表。
- Matplotlib与NumPy和Pandas集成，能够创建基本或高级图表。
- 在Jupyter Notebook中导入Matplotlib的方法是使用魔法命令%matplotlib inline。
- 创建图表的基本方法是使用plt.plot()，并可以通过ax.plot()进行更推荐的方式。
- Matplotlib图表的组成包括标题、图例、y轴标签和x轴标签。
- 可以使用NumPy数组创建不同类型的图表，如散点图和条形图。
- 可以通过字典数据创建条形图，并支持水平条形图。
- 可以将单个图形分成多个子图，便于展示不同的数据。
- 使用Pandas DataFrame可以从CSV文件中读取数据并进行可视化。
- 可以通过正则表达式处理数据，去除美元符号并转换为整数类型。
- 可以添加销售日期和总销售额列，并绘制总销售额图表。
- Matplotlib提供丰富的选项来美化数据可视化。
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