#Matplotlib

plotai

PlotAI是一个可以利用大型语言模型生成Python和Matplotlib图表的工具。用户提供输入数据和提示，PlotAI生成代码并展示图表。支持Python脚本和多种Notebook环境。安装后，通过提供OpenAI API密钥即可快速启动，并可选择不同的OpenAI模型进行绘图。

mplcyberpunk

mplcyberpunk 是一个 Matplotlib 扩展库，能够快速为图表添加赛博朋克风格效果。该库提供暗色背景主题，支持线条发光、底部光晕等视觉特效，适用于折线图、散点图和柱状图。mplcyberpunk 还支持自定义渐变填充，可创建富有未来感的数据可视化图表。

SciencePlots

SciencePlots是一个基于Matplotlib的科学图表样式库,提供多种预设样式用于生成适合学术论文和演示的专业图表。它支持IEEE、Nature等期刊格式,包含丰富的颜色方案,并兼容中文等多种语言。通过简单的配置,研究人员可以快速创建美观的数据可视化,有效提升科研成果的展示质量。该库还具备灵活的自定义功能,满足不同学科的图表需求。

matplotlib

Matplotlib是一款综合性Python数据可视化库，支持创建静态、动画和交互式图表。该库适用于多种平台和环境，提供丰富的图表类型和自定义选项。Matplotlib可生成出版级别的可视化效果，广泛应用于科学计算、数据分析等领域。其强大功能和灵活性使其成为Python生态系统中备受欢迎的可视化工具。

scientific-visualization-book

该书全面介绍Python和Matplotlib在科学可视化领域的应用。内容涵盖Matplotlib基本原理、图形设计、高级概念及实例。书中详细阐述图形组成、坐标系统、比例和投影等技术要点，并就图形优化提供指导。适合研究人员和开发者系统学习科学数据可视化技能，提供基础到进阶的完整知识体系。

cheatsheets

Cheatsheets项目为Matplotlib用户提供全面的速查表和教程手册，包含初级、中级和高级技巧的PDF文件。内容涵盖从基础绘图到复杂数据可视化的多个方面，帮助用户快速掌握Matplotlib核心功能。这个开源项目还包括贡献者指南，详细说明了编译过程和字体设置，便于开发者参与。这些资源旨在提高Matplotlib数据可视化效率，是学习和使用Matplotlib的重要参考，为数据科学家和可视化工作者提供了宝贵的学习工具。