Python常用可视化绘图库有Matplotlib，pandas，Seaborn
Matplotlib 是 Python 中最核心、最广泛的 2D 数据可视化库。它提供了类似 MATLAB 的绘图接口，功能强大且高度可定制。

1、折线图

1、状态接口

import matplotlib.pyplot as plt
x = [-3, 5, 7] #x轴
y = [10, 2, 5] # y轴
plt.figure(figsize=(15, 3)) # 画布大小
plt.plot(x, y) # plot绘图
plt.xlim(0, 10) # xlim 设置x轴坐标范围
plt.ylim(-3, 8) # ylim 设置y轴坐标范围
plt.xlabel('X Axis', size=20) # 设置X标签 size为字体大小
plt.ylabel('Y Axis') # 设置Y标签
plt.title('Title', size=30) # 设置标题内容 size为字体大小
plt.show() #显

2、面向对象

fig,ax = plt.subplots(figsize=(12,5)) # ax 坐标系
# 在坐标系中 画图
ax.plot(x,y)
ax.set_xlim(-3,7)
ax.set_ylim(2,11)
ax.set_xlabel('x axis',size=20)
ax.set_ylabel('y axis',size=10)
ax.set_title('Title')
plt.show()

matplot折线图

2、柱状图（单变量）

import pandas as pd
tips = pd.read_csv('data/tips.csv')
import numpy as np
np.linspace(3.07,50.81,11)
plt.figure(figsize=(16,8))
plt.hist(tips['total_bill'],bins=10)
plt.title('total bill money')
plt.xlabel('bill money')
plt.ylabel('count')

柱状图

3、散点图（两变量）

scatter_plot = plt.figure()
axes1 = scatter_plot.add_subplot(1,1,1)
axes1.scatter(tips['total_bill'],tips['tip'])
axes1.set_title('Scatterplot of Total Bill && Tip')
axes1.set_xlabel('Total Bill')
axes1.set_ylabel('Tip')

散点图（两变量）

4、散点图（多变量）

def record_set(sex):
    if sex =='Female':
        return 0
    else :
        return 1
tips['sex_color'] = tips['sex'].apply(record_set)
scatter_plot = plt.figure()
axes1 = scatter_plot.add_subplot(1,1,1)
axes1.scatter(x = tips['total_bill'],y = tips['tip'],s = tips['size']*10, c=tips['sex_color'],alpha=0.5)
axes1.set_title('Scatterplot of Total Bill && Tip')
axes1.set_xlabel('Total Bill')
axes1.set_ylabel('Tip')

散点图（多变量）