在Python学习的可视化工具探索中，matplotlib继续展示其强大的功能。本期我们将深入探讨其更多实用且有趣的图表绘制方法，包括但不限于：
读者提问如何填充折线图下方的面积？使用plt.stackplot可以轻松实现，它填充的是图形与x轴之间的封闭空间。同时，plt.fill()和plt.fill_between也提供不同的填充选项，前者填充的是首末两点的封闭区域，后者则可指定填充区间。
雷达图用来比较多个指标，王者荣誉战绩表是常见应用。通过plt.polar函数创建极坐标系，可以直观展现。热力图则通过plt.imshow展示数据相关性，cmap参数调整颜色渐变。
箱型图借助plt.boxplot，揭示数据分布情况，异常点一目了然。带数据表的图表通过plt.table与数据结合，便于查看详细数值。
为了对比分析或展示多元信息，双坐标轴图表（通过plt.twinx()或plt.twiny()）变得尤为重要。同时，选择恰当的配色方案，如使用plt.imshow中的cmap，能使图表更具吸引力。