想用 Python plot 怎么显示 数据？别愁，方法多得很！数据可视化这块，Python 可是强项，各种库让你轻松做出好看又实用的图表。
先说说我最常用的 Matplotlib。这玩意儿就像个老朋友，虽然有时候感觉它画出来的图有点“朴素”，但胜在功能强大，啥都能画。要用 Matplotlib 显示 plot，最简单的方法就是：
“`python
import matplotlib.pyplot as plt
一些数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 1, 3, 5]
plt.plot(x, y)
plt.xlabel(“X 轴”)
plt.ylabel(“Y 轴”)
plt.title(“简单折线图”)
plt.show() #关键就在这句！
“`
plt.show()，就是这句，把你的图给 显示 出来！如果没有这句，你可能啥也看不到。是不是感觉很简单？
不过，Matplotlib 默认 显示 的图，有时候确实不够“惊艳”。想要更炫酷的图，可以试试 Seaborn。Seaborn 是基于 Matplotlib 的，它能让你用更少的代码，做出更好看的统计图。比如：
“`python
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
加载一个内置数据集
iris = sns.load_dataset(‘iris’)
sns.scatterplot(x=’sepal_length’, y=’sepal_width’, hue=’species’, data=iris)
plt.title(“鸢尾花数据集散点图”)
plt.show()
“`
Seaborn 自带很多好看的样式，而且它和 Pandas 的 DataFrame 结合得非常好，处理数据非常方便。我个人很喜欢用 Seaborn 做探索性数据分析 (EDA)。
除了 Matplotlib 和 Seaborn，还有 Plotly 也是个不错的选择。Plotly 的图是交互式的，你可以放大缩小、悬停查看数据，用户体验非常好。Plotly 可以生成 HTML 文件，方便你分享给别人。
“`python
import plotly.express as px
df = px.data.iris()
fig = px.scatter(df, x=”sepal_width”, y=”sepal_length”, color=”species”,
title=”鸢尾花数据集交互式散点图”)
fig.show() #同样是 show() 方法，但这是 Plotly 的 show()
“`
看看，生成的图是不是可以互动？Plotly 的 显示 效果非常棒，尤其适合做需要用户交互的可视化项目。
还有个我最近才开始用的库，叫 Bokeh。Bokeh 也支持交互式可视化，而且它在处理大数据方面表现更好。Bokeh 的图可以在浏览器里 显示，也可以嵌入到 Web 应用里。
“`python
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource
数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 5, 8, 2, 7]
创建 ColumnDataSource
source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, y=y))
创建 figure 对象
p = figure(title=”Bokeh 简单折线图”, x_axis_label=”X 轴”, y_axis_label=”Y 轴”)
添加 line glyph
p.line(‘x’, ‘y’, source=source, line_width=3)
显示图形
show(p)
“`
注意到没？不同的库，显示 plot 的方法可能略有不同，但核心思想都是把数据转换成可视化的图形，然后用特定的函数把它 显示 出来。
有时候，你可能需要在 Jupyter Notebook 里面 显示 plot。在 Jupyter Notebook 里，你可以用 %matplotlib inline 或 %matplotlib notebook 命令来设置 Matplotlib 的 显示 方式。%matplotlib inline 会把图嵌入到 Notebook 里面，%matplotlib notebook 会生成交互式的图。
另外，如果你用的是 VS Code 这样的 IDE，可能需要安装一些插件才能正常 显示 plot。比如，你需要安装 Python 插件，并且配置好 Matplotlib 的 backend。
遇到 Python plot 怎么显示 不出来的情况，别慌，先检查一下：
- 你是不是忘了调用
plt.show()或其他库的show()方法？ - 你的 Matplotlib backend 是不是配置正确？
- 你的 Jupyter Notebook 或 IDE 是不是安装了必要的插件？
排查一下这些问题，基本上就能解决大部分 显示 问题了。
最后，我想说的是，数据可视化不仅仅是画图，更重要的是通过图表来发现数据背后的故事。选择合适的库，掌握正确的 显示 方法，你就能把你的数据变成有价值的信息。相信我，当你看到自己画出来的图表，清晰地展示出数据的规律和趋势时，你会有一种成就感的！加油！
