1. 3D散点图
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='3d')
ax.scatter(1, 1, 1)
ax.scatter(2, 2, 1)
ax.scatter(2, 3, 0)
plt.show()
projection='3d'用于为此图表设置3D模式的地方，.scatter(绘制了一个点图。
2.表
好吧，这不是图表，但有时仍然使用表。
import matplotlib.pyplot as plt
data = [[1, 2, 3, 4, 5],
[10,20,30,40,50],
[11,21,31,41,51]]
plt.table(data, loc='center', colLabels=['A','B','C','D','E'])
plt.show()
这里的data是用于表单元的数据。然后，我们调用.table(绘制表和colLabels来定义列标题。
3. Boxplot图表
import matplotlib.pyplot as plt
plt.boxplot([2,3,6,2,4,5,1,10])
plt.show()
我们只使用.boxplot(绘制boxplot chart。
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4.线图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,10,6,15,3,4])
plt.show()
.plot(用于根据给定的数据绘制一条线。
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5.条形图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.bar(['UA', 'UK', 'USA'], [10, 11, 12])
plt.show()
.bar方法将绘制条形图，而['UA', 'UK', 'USA']用作x轴值，[10, 11, 12]用作y轴值。
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6.热图
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow([[0.8, 2.4, 2.5], [1.3, 1.2, 0.0], [0.1, 2.0, 0.0]])
plt.show()
要绘制热图，我们使用.imshow(，将给定数据显示为图像。
7.直方图
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,5,1,2,3,5,6,7,4,2,2,4,5,6]
plt.hist(x,bins=5)
plt.show()
要构建一个直方图，我们使用.hist(并将bins设置为 - 直方图箱数（bar）将数据分组为。
8.世界地图
import matplotlib.pyplot as plt
import geopandas
world = geopandas.read_file(geopandas.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
world.plot()
plt.show()
首先，我们加载geopandas-模块与地图和地理图表一起使用。然后world.plot（）`可用于绘制世界地图。
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