十种基础图形 · 数据可视化作品展示

使用 plt.plot() 在同一坐标系绘制两条折线，追踪未来 15 天（4 日—18 日）最高气温与最低气温的变化趋势，气温差反映昼夜温差变化。

使用 plt.bar() 以 FY2013—FY2019 为类目标签绘制柱形图，展示淘宝天猫平台 GMV 从 10770 亿元到 57270 亿元的逐年增长。

使用 plt.barh() 绘制水平条形图，对 18 类商品的网购替代率排序展示——生活服务类替代率最高（95.9%），工艺品、收藏品最低（67%）。

使用 plt.stackplot() 绘制堆积面积图（原代码采用 baseline="sym" 流式基线），对比 A、B、C 三条物流线路 1—12 月的费用构成与走势。

使用 plt.hist() 对 10000 个灰度采样值（标准正态分布模拟）绘制包含 25 个矩形条的分布直方图，呈典型钟形分布特征。

使用 plt.pie() 绘制月度消费结构饼图：8 个消费类别中"餐饮美食"占比最高（33.3%），"其他"类别通过 explode 参数向外偏移突出显示，startangle=90 控制起始角。

使用 plt.scatter() 绘制车速（10—200 km/h）与制动距离的散点图，样本点沿二次曲线分布，直观呈现"速度越快、制动距离非线性增长"的物理规律。

使用 plt.boxplot() 绘制水平箱形图（vert=False），对比两年各月发电量的中位数、四分位距与极值——2018 年整体水平及波动幅度均高于 2017 年。

使用 plt.polar() + plt.fill() 在极坐标系绘制多组雷达图，测评研究型(I)、艺术型(A)、社会型(S)、企业型(E)、传统型(C)、现实型(R) 六个维度的兴趣倾向，每人呈现各异的六边形轮廓。

使用 plt.bar() 分组柱形图 + plt.errorbar() 误差棒的组合，展示 4 个树种在春、夏、秋三季的细根生物量均值及测量偏差（黑色像素点标记）。