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近期笔者迷上了 Python 和 Rust 的组合,因为笔者对 Python 更加熟悉,曾经用 Python 完成许多后端系统、爬虫、AI 算法以及使用了 PyQt5 的客户端程序,对于 Rust 的了解还尚处于一个比较短浅的地步。但是,笔者也有着一些 C++ 经验,因此可以发现许多 Rust 的设计是为了避免 C++ 中一些坑的。

笔者认为,Python + Rust 的最佳姿势是:让 Python 保持“胶水 + 表达 + 快速迭代”,让 Rust 承担“稳定 + 高性能 + 并发安全”。避免陷入“全都用 Rust 重写”的过度工程;从可衡量的瓶颈出发,采用批处理、zero-copy、释放 GIL 等策略逐步获得可持续收益。在工具方面 PyO3 + maturin 已足够生产成熟,配合 tokio 与 Arrow/NumPy 等生态可以覆盖绝大多数性能与数据密集场景。

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引言:

科学可视化本质上是数据到图形的映射工程。Matplotlib作为Python生态的核心可视化工具,其设计哲学融合了:

  • 分层抽象体系(Backend -> Figure -> Axes -> Artist)
  • 声明式与命令式混合编程范式
  • 基于对象的图形描述系统

本教程将从底层原理出发,逐步构建进阶的可视化能力。

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