matplotlib 是 python 中最常用的数据可视化库，适合绘制从基础到复杂的图表。1. 安装方法为 pip install matplotlib；2. 通常使用 import matplotlib.pyplot as plt 导入库；3. 使用 plt.plot() 绘制折线图并可设置标题、坐标轴标签和线条样式；4. 使用 plt.bar() 或 plt.barh() 绘制柱状图，支持分组展示；5. 图表可通过 plt.show() 显示或 plt.savefig() 保存为文件；6. 常见问题包括中文乱码通过设置字体解决、多个子图使用 plt.subplots() 创建、图例需调用 plt.legend() 显示。掌握这些方法即可满足大部分数据可视化需求。
数据可视化是理解数据的重要手段，Python 中最常用的绘图库就是 matplotlib。它功能强大、灵活，适合从基础图表到复杂图形的绘制。
安装与导入
使用 matplotlib 之前需要先安装。如果你还没装，可以用 pip 来安装：
pip install matplotlib
一般我们用 pyplot 模块来绘图，通常会这样导入：
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import matplotlib.pyplot as plt
这个写法是约定俗成的，后续代码也大多按这个方式来写。
绘制折线图（Line Plot）
折线图是最基础也是最常见的图表之一，适用于展示趋势变化。
比如我们想画一个简单的 x 和 y 的关系图：
x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [2, 4, 6, 8, 10]plt.plot(x, y)plt.show()
上面这段代码就会显示一个斜率为 2 的直线图。你还可以加标题和坐标轴标签，让图表更清晰：
plt.title("我的折线图")plt.xlabel("X 轴")plt.ylabel("Y 轴")
也可以设置线条颜色、样式、标记点等，例如：
plt.plot(x, y, color='red', linestyle='--', marker='o')
这些参数能让你的图表看起来更专业。
绘制柱状图（Bar Chart）
柱状图常用于比较不同类别的数值大小。假设我们有以下数据：
categories = ['A', 'B', 'C']values = [10, 15, 7]
可以这样画图：
plt.bar(categories, values)plt.show()
如果想横向画柱状图，换成 plt.barh() 就行了。
有时候我们会遇到“分组柱状图”，也就是每个类别下有两个或更多数据，这时候就需要调整柱子的位置，用 np.arange() 配合宽度参数就能实现。
图表保存与显示
在 Jupyter Notebook 或交互式环境中，直接调用 plt.show() 就能看到图。但在脚本中运行时，可能更希望把图保存下来。
使用下面这句就可以保存为图片文件：
plt.savefig('my_plot.png')
支持多种格式，比如 png、jpg、pdf 等，只需要改扩展名就行。
需要注意的是，在调用 plt.show() 之前调用 savefig，否则可能会保存一个空白图像，因为 show() 会清空当前图像内容。
常见问题和小技巧
中文显示乱码？
默认情况下，matplotlib 可能不支持中文。你可以通过设置字体解决：
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
多个图放在一起？
使用 plt.subplots() 可以创建多个子图，方便对比查看。
图例没显示？
如果用了 plt.plot() 但没有显示图例，记得加上 label= 参数，并调用 plt.legend()。
基本上就这些操作，虽然简单但很容易忽略细节。掌握了这些常用方法，就能用 matplotlib 应对大部分的数据可视化需求了。
以上就是Python怎样实现数据可视化？matplotlib绘图教程的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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