快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容：
创建一个Python脚本，使用MATPLOTLIB库绘制一个包含3个子图的综合数据可视化图表。第一个子图显示正弦和余弦函数的对比曲线，第二个子图显示随机生成的散点图，第三个子图显示柱状图。要求每个子图都有适当的标题、坐标轴标签和图例。使用seaborn风格，图表尺寸为12x8英寸，保存为PNG格式。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在做一个数据分析项目时，需要快速生成多个可视化图表。传统的手写matplotlib代码方式效率太低，于是我尝试用AI辅助开发，效果出奇地好。下面分享我的完整实践过程。
明确需求 首先需要理清图表的具体要求：包含三个子图，分别展示函数曲线、散点分布和柱状对比。每个子图都要有完整的标注信息，整体风格要统一美观。这种多图组合在科研报告和商业分析中很常见。
AI生成基础代码 在InsCode(快马)平台的AI对话区，我用自然语言描述了需求："生成matplotlib代码，创建3个子图：1）正弦余弦曲线对比 2）随机散点图 3）柱状图，使用seaborn风格，尺寸12x8英寸"。系统立即返回了完整可运行的代码框架。
- 关键实现细节
- 子图布局：使用plt.subplots()创建1行3列的布局，设置figsize参数控制整体尺寸
- 样式设置：一行代码激活seaborn风格，自动优化配色和字体
- 数据生成：numpy生成函数数据，random模块创建散点数据
标注完善：每个子图单独设置title、xlabel、ylabel和legend
常见问题解决 第一次生成的图例位置不太理想，我让AI调整了legend的loc参数。又发现散点图的点太小，通过修改s参数解决了这个问题。这种迭代优化比手动调试快得多。
输出与部署 代码最后添加了保存图片的语句。在InsCode上可以直接运行看到效果，也可以一键部署为在线可访问的页面，方便分享给团队成员评审。
实际体验下来，AI辅助开发matplotlib有三大优势： - 省去查阅文档的时间，直接获得可用代码 - 通过对话快速调整细节参数 - 自动处理样式配置等繁琐工作
对于需要频繁制作可视化图表的数据分析师来说，这种工作方式能节省大量时间。特别是当需要创建复杂图表组合时，AI能确保各子图的样式统一，避免手动编码容易出现的格式不一致问题。
在InsCode(快马)平台上完成这个项目特别顺畅，不需要配置任何本地环境，从代码生成到效果预览都在浏览器里完成。最惊喜的是部署功能，点击按钮就能把可视化结果变成在线可访问的页面，省去了自己搭建web服务的麻烦。对于需要快速验证想法的场景，这种全流程的便捷体验确实能提升工作效率。
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创建一个Python脚本，使用MATPLOTLIB库绘制一个包含3个子图的综合数据可视化图表。第一个子图显示正弦和余弦函数的对比曲线，第二个子图显示随机生成的散点图，第三个子图显示柱状图。要求每个子图都有适当的标题、坐标轴标签和图例。使用seaborn风格，图表尺寸为12x8英寸，保存为PNG格式。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
