matplotlib绘制折线图、散点图和柱状图的方法如下：1. 折线图使用plt.plot()函数，设置marker、linestyle等参数展示趋势；2. 散点图使用plt.scatter()函数，通过c、cmap等参数体现变量关系；3. 柱状图使用plt.bar()函数，设置颜色、标签等属性展示分类数据。掌握这三种图表可满足日常数据分析的可视化需求。
Python中绘制数据可视化图表，Matplotlib无疑是我的首选。它功能强大，几乎能满足你对静态图表的所有想象，从最简单的折线图到复杂的3D图，都能轻松驾驭。掌握了它，你就掌握了数据讲故事的基础能力。
解决方案
要开始用Matplotlib画图，你首先需要安装它。通常一个
pip install matplotlib numpy
就能搞定，因为数据处理经常需要NumPy。
最基础的绘图流程，通常是这样：导入
matplotlib.pyplot
，准备你的数据，然后调用绘图函数，最后显示图表。
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 准备一些简单的数据 x = np.linspace(0, 10, 100) # 生成0到10之间的100个等间隔点 y = np.sin(x) # 计算这些点的正弦值 # 绘制折线图 plt.plot(x, y) plt.title('简单的正弦曲线') # 设置图表标题 plt.xlabel('X轴') # 设置X轴标签 plt.ylabel('Y轴') # 设置Y轴标签 plt.show() # 显示图表
你会发现，
plt.plot()
就是那个神奇的起点。Matplotlib内部其实是基于
Figure
（画布）和
Axes
（坐标系）的概念来组织的。
plt.show()
则负责把我们画好的东西呈现出来。对我来说，一开始理解这个Figure和Axes的关系有点绕，但一旦明白了，你会发现它提供了极大的灵活性。
Matplotlib如何绘制折线图、散点图和柱状图？
这几种图表是日常数据分析中最常用的。我通常会从它们开始，因为它们直观且用途广泛。
折线图 (Line Plot): 适合展示数据随时间或序列变化的趋势。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 模拟某产品销售额随月份变化 months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun'] sales = [150, 180, 220, 200, 250, 230] plt.figure(figsize=(8, 4)) # 创建一个图表，并设置大小 plt.plot(months, sales, marker='o', linestyle='-', color='skyblue', label='月销售额') plt.title('上半年产品销售趋势') plt.xlabel('月份') plt.ylabel('销售额 (万元)') plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) # 添加网格线，并设置样式和透明度 plt.legend() # 显示图例 plt.show()
这里我习惯性地加了
marker
（标记点）和
linestyle
（线条样式），让线条看起来不那么单调。
散点图 (Scatter Plot): 用来观察两个变量之间的关系或数据的分布。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 模拟学生学习时长与考试成绩的关系 study_hours = np.random.rand(50) * 10 # 生成0-10小时的随机学习时长 exam_scores = 50 + study_hours * 5 + np.random.randn(50) * 5 # 根据学习时长生成考试成绩，加入随机扰动 plt.figure(figsize=(8, 5)) # c参数根据exam_scores上色，cmap设置颜色映射
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