Matplotlib 是 Python 中最常用的数据可视化库之一，可以用于绘制各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图等。在使用 Matplotlib 进行数据可视化时，需要按照以下步骤进行操作： 1. 导入 Matplotlib 库 使用 import 语句导入 Matplotlib 库，通常使用别名 plt，例如：import matplotlib.pyplot as plt。 2. 创建画布和坐标系 使用 figure 函数创建画布，并使用 add_subplot 函数在画布上创建坐标系，例如：fig = plt.figure(); ax = fig.add_subplot(111)。 3. 绘制图表 在坐标系上使用 plot 函数绘制图表，该函数接受两个参数，第一个参数是 x 坐标轴对应的值，第二个参数是 y 坐标轴对应的值，例如：ax.plot(x, y)。 4. 添加标题、标签和图例 使用 title 函数添加图表的标题，使用 xlabel 和 ylabel 函数分别添加 x 轴和 y 轴的标签，使用 legend 函数添加图例，例如：ax.set_title('title'); ax.set_xlabel('x label'); ax.set_ylabel('y label'); ax.legend()。 5. 显示图表 使用 show 函数显示图表，例如：plt.show()。 在使用 Matplotlib 进行数据可视化时，还可以根据需要设置图表的大小、颜色、线型等参数，以满足不同的需求。例如，使用 figsize 参数设置画布的大小，使用 color 参数设置线条的颜色，使用 linestyle 参数设置线型，例如：fig = plt.figure(figsize=(8, 6)); ax.plot(x, y, color='red', linestyle='-')。 总之，使用 Matplotlib 进行数据可视化需要掌握一些基本的函数和参数，理解好它们的含义和用法，就可以绘制出漂亮、有效的图表，展示数据的趋势、分布等信息。