- 作者从gnuplot转向Matplotlib和Pandas进行数据绘图和分析，指出gnuplot在其核心优势之外存在局限性。
- Pandas和Matplotlib提供集成的数据标签和操作功能，与gnuplot需要借助awk和shell脚本进行外部预处理形成对比。
- 文章展示了实际示例：将vmstat数据加载到Pandas中，绘制上下文切换与中断的关系图，以及使用滚动统计处理时间窗口。
- Pandas支持高级功能，如堆叠图、使用diff()或np.gradient()计算导数，以及通过重采样合并数据集或降低噪声。
- Pandas中的数据选择使用布尔索引或query()方法非常灵活，能够实现精确的过滤分析。
- Jupyter notebook为Matplotlib和Pandas提供了易用的界面，并附有设置说明以及包含示例数据和代码的GitHub仓库。