📊 matplotlib 資料視覺化

從第一張圖到出版級圖表——畫線、配色、子圖、座標軸與中文字型

搞懂 matplotlib 畫圖時到底是誰在畫、畫在哪裡。建立 Figure 與 Axes 的正確心智模型，後面所有功能你都能自己推出來。

用四個參數控制線的外觀，畫多條線並加上圖例與格線，讓折線圖不只是能看，而是清楚好讀。

scatter、bar、hist、boxplot 各自適合回答什麼問題？建立「看到資料就知道選哪種圖」的直覺——選錯圖型再漂亮也會誤導人。

一張 Figure 裝多個 Axes。用 subplots 切規則網格、sharex/sharey 共用軸、GridSpec 做不等大小版面，並用 constrained_layout 自動排好間距。

對數尺度呈現跨數量級的資料、twinx 雙 y 軸、自訂刻度位置與標籤、用 annotate 畫箭頭把目光帶到重點。

套用內建 style sheet、用 rcParams 設全域預設、用 colormap 為連續數值上色，並一次解決 matplotlib 中文顯示成豆腐 □□□ 的經典問題。

用 FuncAnimation 做動畫——核心是一個每幀更新物件資料的 update 函式。在 Colab 用 to_jshtml 直接播放，並存成 GIF 分享。

df.plot() 底層就是 matplotlib、回傳 Axes，可繼續客製。groupby 彙總後畫圖，並用 numpy 2D 陣列配 imshow / contourf 畫熱圖與等高線。matplotlib 模組收尾課。

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