Python是一种具有高度灵活性和易扩展性的编程语言。它可以应用于各种不同的领域，包括数据分析、图像处理、自然语言处理等。在数据分析领域，Python的Numpy和Pandas库可以使得数据处理更为方便。 针对数组数据的可视化工具也十分重要。本文将介绍如何使用Python和Matplotlib库画数组的甘特图。

# 导入Matplotlib库
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime
# 数据准备
start_dates = ['2021-01-01', '2021-02-01', '2021-03-01']
end_dates = ['2021-01-15', '2021-02-25', '2021-04-01']
tasks = ['Task1', 'Task2', 'Task3']
# 转换日期格式
start = [datetime.datetime.strptime(date, '%Y-%m-%d') for date in start_dates]
end = [datetime.datetime.strptime(date, '%Y-%m-%d') for date in end_dates]
duration = [(e - s).days for s, e in zip(start, end)]
# 画图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
# 设置甘特图
ax.barh(range(len(start)), duration, left=start, height=0.5, align='center', color='blue')
# 添加任务名
for i, task in enumerate(tasks):
ax.text(start[i] + datetime.timedelta(duration[i]/2), i, task, ha='center', va='center')
# 设置时间轴
ax.set_ylim(-1, len(start))
ax.set_xlim(min(start) - datetime.timedelta(days=1), max(end) + datetime.timedelta(days=1))
ax.xaxis_date()
# 添加标题和标签
ax.set_title('Array Gantt Chart', fontsize=14)
ax.set_xlabel('Date', fontsize=12)
ax.invert_yaxis()
plt.show()

以上代码首先导入了Matplotlib库，同时准备了所需的数组数据。将日期格式转换为datetime格式，并计算任务的持续时间，接着使用subplot方法创建绘画区域。之后的代码主要是设置甘特图相关信息，包括任务条的长度、颜色、位置，任务名等。最后添加时间轴、标题、标签等信息，调用show()方法显示甘特图。

总体来说，Python的Matplotlib库提供了丰富的可视化工具，可以满足不同领域用户的需求，Array Gantt Chart适合用于时间序列数据的可视化，使其更加直观易懂。