Ch39-船舶专业常用的图像类型

对于船舶工程专业的学生，在使用 Matplotlib 时可能会经常用到以下几种图像类型：

1. 线图（plot）：用于展示随时间或其他变量变化的数据趋势。线图可以帮助学生分析船舶的速度、位移、加速度等参数的变化情况。
2. 散点图（scatter）：适用于展示两个变量之间的关系。在船舶工程中，散点图可以用于分析船舶的性能与某些参数之间的关系，例如船舶的速度与燃油消耗之间的关系。
3. 柱状图（bar）：用于比较不同类别之间的数据差异。在船舶工程中，柱状图可以用于比较不同船舶型号的性能差异，或者比较不同设计方案的优缺点。
4. 箱线图（boxplot）：用于展示数据的分布情况。箱线图可以帮助学生了解船舶性能参数的分布范围，以及识别可能存在的异常值。
5. 提琴图（violinplot）：结合了箱线图和核密度估计的特点，适用于展示数据的分布和密度情况。在船舶工程中，提琴图可以用于分析船舶性能参数的分布情况，以及比较不同设计方案的性能差异。
6. 饼图（pie）：用于展示不同类别之间的数据比例关系。在船舶工程中，饼图可以用于分析船舶的成本构成，或者展示不同任务在船舶运营中的时间分配。
7. 等值线图（contour）：用于展示三维空间中的数据分布。在船舶工程中，等值线图可以用于分析船舶周围的流场分布，或者展示船舶在不同海况下的受力情况。
8. 向量场图（quiver）：用于展示向量数据。在船舶工程中，向量场图可以用于展示船舶周围的流场情况，或者展示船舶的受力情况。
9. 流线图（streamplot）：用于展示流场的流线分布。在船舶工程中，流线图可以用于分析船舶周围的流场情况，以及优化船舶的设计。
10. 三维图（plot_surface）：用于展示三维空间中的数据分布。在船舶工程中，三维图可以用于展示船舶的结构，或者分析船舶在不同海况下的受力情况。

这些图像类型都有其独特的应用场景和特点，学生可以根据具体的需求选择合适的图像类型来展示和分析数据。同时，Matplotlib 还提供了丰富的定制选项，可以帮助学生更好地定制图像的外观和显示效果。