Matplotlib子图与布局练习
数据可视化系列练习 - 探索Matplotlib的各种布局和子图功能
练习1: plt.subplot() 基础
知识点：plt.subplot()
使用plt.subplot()在一个2x1的布局中，分别绘制条形图和折线图。
数据：
- 两种电子产品季度销量数据
- 智能手表销量：[120, 150, 130, 180]
- 蓝牙耳机销量：[200, 180, 220, 250]
实现内容：
- 创建一个图表 (plt.figure())
- 使用plt.subplot(211)创建上方子图，绘制智能手表销量的垂直条形图
- 使用plt.subplot(212)创建下方子图，绘制蓝牙耳机销量的折线图
- 添加标题和坐标轴标签
练习2: plt.subplots() 与坐标轴共享
知识点：plt.subplots() 和 sharey=True
使用plt.subplots()创建一个1x2的布局，并让两个子图共享Y轴。
数据：
- 不同社交平台用户性别比例
- 平台：['微博', 'B站', '抖音', '小红书', '知乎']
- 男性用户：[55, 45, 50, 30, 60]
- 女性用户：[45, 55, 50, 70, 40]
实现内容：
- 使用plt.subplots(1, 2, sharey=True)创建共享Y轴的子图
- 左侧子图：绘制男性用户的水平条形图
- 右侧子图：绘制女性用户的水平条形图
- 设置相同的X轴范围以便比较
练习3: plt.subplot2grid() 非对称布局
知识点：plt.subplot2grid()，使用rowspan和colspan
使用plt.subplot2grid()创建一个2x2的非对称网格布局。
数据：
- 网站流量分析数据
- 月份：['一月', '二月', '三月', '四月', '五月', '六月']
- 访问量：[1.5, 1.8, 2.2, 2.0, 2.5, 2.8]（单位：百万）
- 流量来源数据（2023年和2024年）
实现内容：
- 左上角子图：2023年流量来源的饼图
- 左下角子图：2024年流量来源的饼图
- 右侧子图：跨两行的月度访问量条形图
练习4: ax.twiny() 双坐标轴
知识点：ax.twiny()
在同一个图表中使用两个Y轴（左侧和右侧）来展示不同尺度的数据。
数据：
- 某股票月度价格与成交量数据
- 月份：['一月', '二月', '三月', '四月', '五月', '六月']
- 股价：[100, 105, 115, 110, 120, 135]
- 成交量：[1.2, 1.5, 2.0, 1.8, 2.5, 3.0]（单位：百万股）
实现内容：
- 使用plt.subplots()创建一个图表和子图
- 在左侧Y轴上绘制成交量的垂直条形图
- 使用ax.twiny()创建第二个共享X轴的子图
- 在右侧Y轴上绘制股价的折线图
练习5: GridSpec 自定义布局
知识点：matplotlib.gridspec.GridSpec 和 constrained_layout=True
使用GridSpec（网格规范）来创建灵活的2x2布局。
数据：
- 大学年度招生情况数据
- 年份：['2021年', '2022年', '2023年', '2024年']
- 总招生人数：[12000, 21500, 23000, 24000]
- 各学院招生人数：[18000, 5000, 6000, 4000]
实现内容：
- 创建一个图表，并设置constrained_layout=True
- 创建一个2x2的GridSpec对象
- 上方子图：绘制总招生人数的折线图（跨两列）
- 左下方子图：绘制各学院招生人数的饼图
- 右下方子图：绘制各学院招生人数的垂直条形图