Matplotlib 中级教程：深入掌握数据可视化技巧 📊

1. 子图与多面板布局 📌

在复杂数据分析中，使用 subplots 创建多面板图表是常见需求。通过以下代码可快速生成网格布局：

import matplotlib.pyplot as plt
fig, axs = plt.subplots(2, 2)
axs[0, 0].plot([1,2,3], [1,2,3])  # 1. 简单折线图

> 📚 [点击查看完整子图教程](/zh/docs/matplotlib/tutorials/intermediate/subplots)

2. 风格定制与主题切换 🎨

Matplotlib 提供了丰富的样式配置选项：

• 使用 plt.style.use('ggplot') 切换主题
• 通过 rcParams 全局设置字体/颜色
• 自定义图例与坐标轴样式

> 💡 提示：[了解如何创建交互式图表](/zh/docs/matplotlib/tutorials/intermediate/interactive) 可提升数据分析效率

3. 动画制作与动态可视化 📈

利用 matplotlib.animation 模块实现动态效果：

from matplotlib.animation import FuncAnimation
fig = plt.figure()
def update(frame):
    plt.plot([frame, frame+1], [frame, frame+1])
ani = FuncAnimation(fig, update, frames=range(10))

> 📌 [深入学习动画与实时绘图技巧](/zh/docs/matplotlib/tutorials/intermediate/animation)