为什么plt.plot()为numpy数组和numpy矩阵绘制不同的图

plt.plot()函数用于绘制图表，根据传入的参数的类型不同，对于numpy数组和numpy矩阵会有一些细微的差别。

对于numpy数组，plt.plot()函数会将数组的元素视为y轴上的数据点，并按照数组元素的顺序依次绘制图表。x轴上的数据点的默认取值是数组元素的索引值，即0, 1, 2, ...。例如，对于以下代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
plt.plot(arr)
plt.show()

plt.plot(arr)会绘制一条折线图，其中x轴上的数据点为0, 1, 2, 3, 4，对应的y轴上的数据点为1, 2, 3, 4, 5。

对于numpy矩阵，plt.plot()函数默认会将矩阵的每一列视为一个单独的数据系列，对应不同的线条。x轴上的数据点默认为矩阵的行索引，即0, 1, 2, ...。例如，对于以下代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
plt.plot(matrix)
plt.show()

plt.plot(matrix)会绘制三条折线图，其中第一条线的x轴上的数据点为0, 1, 2，对应的y轴上的数据点为1, 4, 7；第二条线的x轴上的数据点为0, 1, 2，对应的y轴上的数据点为2, 5, 8；第三条线的x轴上的数据点为0, 1, 2，对应的y轴上的数据点为3, 6, 9。

如果需要自定义x轴上的数据点，可以通过传入另一个numpy数组来指定。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
x = np.array([0, 10, 20, 30, 40])
plt.plot(x, arr)
plt.show()

plt.plot(x, arr)会绘制一条折线图，其中x轴上的数据点为0, 10, 20, 30, 40，对应的y轴上的数据点为1, 2, 3, 4, 5。

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