「这是我参与2022首次更文挑战的第18天，活动详情查看：2022首次更文挑战」。
终于到数据可视化这一节了，数据会告诉我们现象和规律，但你想掌握其中的现象和规律，可没那么容易。而数据可视化就是将其中的困难降低了一点。
python的库中，matplotlib恐怕是可视化中最常用的了。你可以用它来创建各类图形，如散点图，正弦曲线等等。通常要调用matplotlib库会执行以下这代码：
import matplotlib as plt
举个简单的例子，统计班级同学的身高体重情况，我们先录入数据：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
height = ['165','177','166']
weight = ['51','65','55']
好了数据编好了，下面，我们需要看每位同学的身高体重情况，这怎么看呢？
plt.scatter(height,weight)
看看会发生什么，不知道是啥玩意，原因就是我们没有设置x,y轴，
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
height = ['165','177','166']
weight = ['51','65','55']
plt.scatter(height,weight)
plt.xlabel('height')
plt.ylabel('weight')
plt.title('student')
plt.show()
有没发现x轴y轴的数据怎么看起来怪怪的？是因为我们没有给x轴y轴设定值：
plt.xlim(150,180)
plt.ylim(50,70)
我们将上面两行代码加到程序里，看下能不能完成。
结果是让人失望的，这到底是是什么问题呢？
发现了吗？是的，我们输入的是字符串，所以就会有这个问题。看看下面的图，是不是就清晰了呢？
x范围在150-180之间，y范围在50-70之间。还有一种办法就是plt.axis，直接在其后面写上x,y的范围即可，具体使用方式如下：
plt.axis([150,170,50,70])
一般的plot参数（x轴，y轴，线段颜色等等），除了散点图，还有条形图，饼图也很常用，它们的调用语言分别是plt.subplots()然后跟的hist和pie。
