数据可视化简单的说就是将数据呈现为漂亮的统计图表，然后进一步发现数据中包含的规律以及隐藏的信息。之前的课程，我们已经为大家展示了Python在数据处理方面的优势，为大家介绍了NumPy和Pandas的应用，以此为基础，我们可以进一步使用Matplotlib和Seaborn来实现数据的可视化，将数据处理的结果展示为直观的可视化图表。
对于使用Anaconda的用户，在安装Anaconda时已经携带了数据分析和可视化的库，无需再单独安装Matplotlib。如果没有安装Anaconda但是有Python环境，可以使用Python的包管理工具pip来安装，命令如下所示。
pip install matplotlib接下来，我们在Jupyter Notebook中用下面的方式导入Matplotlib。
from matplotlib import pyplot as plt通过下面的魔法指令，可以让创建的图表直接内嵌在浏览器窗口中显示。
%matplotlib inline通过下面的魔法指令，可以生成矢量图（SVG）。
%config InlineBackend.figure_format='svg'- 创建画布
- 绘制图像
- 显示（保存）图像
运行程序，效果如下图所示。
- 绘制散点图
- 绘制柱状图
- 绘制直方图
- 绘制饼图