1、折线图（Line Chart）

python">import matplotlib.pyplot as plt  
  
# 数据  
x = [1, 2, 3, 4, 5]  
y = [2, 4, 1, 3, 7]  
  
# 绘制折线图  
plt.plot(x, y)  
plt.title('折线图示例')  
plt.xlabel('X轴')  
plt.ylabel('Y轴')  
plt.show()

2、柱状图（Bar Chart）

python">import matplotlib.pyplot as plt  
  
# 数据  
categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']  
values = [20, 35, 30, 35, 27]  
  
# 绘制柱状图  
plt.bar(categories, values)  
plt.title('柱状图示例')  
plt.xlabel('类别')  
plt.ylabel('值')  
plt.show()

3、饼图（Pie Chart）

python">import matplotlib.pyplot as plt  
  
# 数据  
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']  
sizes = [15, 30, 45, 10]  
  
# 绘制饼图  
plt.pie(sizes, labels=labels)  
plt.title('饼图示例')  
plt.show()

4、散点图（Scatter Plot）

python">import matplotlib.pyplot as plt  
import numpy as np  
  
# 数据  
x = np.random.rand(50) * 10  
y = np.random.rand(50) * 10  
colors = np.random.rand(50)  
  
# 绘制散点图，并使用颜色表示某个变量值的大小  
plt.scatter(x, y, c=colors)  
plt.title('散点图示例')  
plt.xlabel('X轴')  
plt.ylabel('Y轴')  
plt.show()

5、直方图（Histogram）

python">import matplotlib.pyplot as plt  
import numpy as np  
  
# 数据  
data = np.random.randn(1000)  # 从标准正态分布中随机生成1000个数据点  
  
# 绘制直方图  
plt.hist(data, bins=30)  # 使用30个柱子来显示数据分布情况  
plt.title('直方图示例')  
plt.show()