Python绘图库：米老鼠
引言
在数据可视化领域，使用Python绘图库可以帮助我们更好地理解和展示数据。米老鼠是一款功能强大的Python绘图库，它提供了丰富的绘图功能，使我们能够轻松创建各种类型的图表。本文将介绍米老鼠的基本用法，并给出一些示例代码来帮助读者快速上手。
米老鼠的安装
在使用米老鼠之前，我们需要先安装它。可以通过以下命令使用pip安装米老鼠：
pip install mickey-mouse
基本绘图
下面我们来看一些基本的绘图操作。首先，我们需要导入米老鼠库：
import mickey
折线图
折线图是一种常用的数据可视化方式，可以显示数据随时间或其他自变量的变化趋势。米老鼠提供了绘制折线图的函数line_plot，我们可以使用该函数来绘制折线图。
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
mickey.line_plot(x, y)
以上代码将绘制一条以x为横坐标，y为纵坐标的折线图。
柱状图
柱状图可以用来比较不同类别的数据，通常用于展示离散数据的分布情况。米老鼠提供了绘制柱状图的函数bar_plot，我们可以使用该函数来绘制柱状图。
x = ['A', 'B', 'C', 'D']
y = [10, 20, 15, 25]
mickey.bar_plot(x, y)
以上代码将绘制一个以x为类别，y为数值的柱状图。
饼图
饼图可以用来展示不同类别数据的占比情况。米老鼠提供了绘制饼图的函数pie_plot，我们可以使用该函数来绘制饼图。
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes = [30, 40, 20, 10]
mickey.pie_plot(labels, sizes)
以上代码将绘制一个以labels为类别，sizes为占比的饼图。
高级绘图
除了基本的绘图功能，米老鼠还提供了许多高级绘图功能，如3D图、热力图等。下面我们将介绍其中一些功能。
3D图
米老鼠提供了绘制3D图的函数scatter_3d_plot，我们可以使用该函数来绘制三维散点图。
import numpy as np
x = np.random.randint(0, 10, 100)
y = np.random.randint(0, 10, 100)
z = np.random.randint(0, 10, 100)
mickey.scatter_3d_plot(x, y, z)
以上代码将绘制一个以x、y、z为坐标的三维散点图。
热力图
热力图可以用来展示二维数据的密度分布情况。米老鼠提供了绘制热力图的函数heatmap_plot，我们可以使用该函数来绘制热力图。
data = np.random.rand(10, 10)
mickey.heatmap_plot(data)
以上代码将绘制一个以data为数据的热力图。
类图
米老鼠库的类图如下所示：
classDiagram
class MickeyMouse{
- int version
+ line_plot(x: List[float], y: List[float]) : None
+ bar_plot(x: List[str], y: List[int]) : None
+ pie_plot(labels: List[str], sizes: List[int]) : None
+ scatter_3d_plot(x: List[float], y: List[float], z: List[float]) : None
+ heatmap_plot(data:
