除了 Pandas 和 Seaborn，我还想为您简单介绍一下 matplotlib。Matplotlib 是 Python 中另一个重要的模块和库。它用于数据可视化。下面的编码示例将帮助您入门。有关 matplotlib 的完整文档可在此处获得：https ://matplotlib.org/index.html

# 导入 matplotlib，matplotlib.pyplot 
import matplotlib 
import matplotlib.pyplot as plt 
# 导入 pandas 和numpy，因为我们想可视化存储在数据框中的数据
import pandas 
import numpy 
# 导入数据集并显示标题
data_df = pandas.read_csv(" oica.csv",sep=",") 
data_df.head()

	年	国家	输出
0	2018年	阿根廷	466649
1个	2018年	奥地利	164900
2个	2018年	比利时	308493
3个	2018年	巴西	2879809
4个	2018年	加拿大	2020840

# 第一步：创建表面，图形；允许例如设置大小
# 图形就像一页；一个图形可以包含多个图，即轴
plt.figure(figsize=(10,10))

<图尺寸 720x720，0 轴>

<图尺寸 720x720，0 轴>

# .subplots() 返回图形和坐标轴；
# 坐标轴是你绘制的基础坐标；
# 如前所述，一个图形可以包含多个轴
plt.figure(figsize=(10,10)) 
plt.subplots()

(<Figure size 432x288 with 1 Axes>, 
 <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x257b791bb08>)

<图尺寸 720x720，0 轴>

# step 2: 绘制点图，即散点图；
# 将绘图添加到轴对象
plt.figure(figsize=(10,10)) 
plt.plot( numpy .sort(data_df["output "]),marker="o",markersize=2)

[<matplotlib.lines.Line2D 位于 0x257b6180108>]

# 第三步：添加标题和坐标轴标签；
# -- 设置图形大小
plt.figure(figsize=(20,10)) 
# -- 创建绘图
plt.plot( numpy .sort(data_df["output "]), 
         marker="o", 
         markersize=6, 
        linewidth =2, 
         linestyle ="--", 
        color="orange") 
# -- set title 
plt.title("汽车行业年产量数字", 
          fontdict={"fontname":"Times New Roman", 
                    "fontsize" :32}) 
# -- 赋值 xlabel 
plt.xlabel("data point no.", 
           fontdict={"fontname":"Comic Sans MS", 
           fontsize=18, 
          color="green") 
# -- 调整xticks 
plt.xticks(size=16, 
          color="purple")

(array([-200., 0., 200., 400., 600., 800., 1000.]), 
 <7 个文本 xticklabel 对象的列表>)

# 使用 matplotlib 的一种更结构化的方式是使用引用处理程序
# -- 设置一些要绘制的数据向量
y1 = [1,2,3.3,5.1,7] 
y2 = [2,4,5,5.5, 5.75] 
x = range(0,len(y1)) 
# -- 创建一个空图片（即=图）；捕获一个处理程序
fig = plt.figure() # fig 表示这是一个“图形” 
# -- 在空图片上创建一个子图，即空图形；捕获一个处理程序
ax = plt.subplot() # ax 表示这是一个“轴”；坐标轴基本上是图表
# -- 在坐标轴上创建线图，使用坐标轴处理程序参考
ax.plot(x, y1, label='$y1 = series 1, growing fast',color="black")在轴上创建线图
# - - 为轴添加标题，
ax.set_title('Comparison of two time series', 
            fontsize=18, 
            color="green") 
# -- 添加 x 和 y 轴标签，使用轴处理程序引用
ax.set_xlabel("x 轴值", 
             fontsize=14, 
             color="red") 
ax.set_ylabel("y axis values", 
             fontsize=14, 
             color="purple") 
# -- 添加图例，默认情况下在图框内
ax.legend(fontsize=10) 
# -- 添加一个grid 
ax.grid(b=True, 
        color="blue", 
        alpha=0.1) 
# -- 显示本节中绘制的所有内容，直到此时
plt.show()

# 现在让我们看一些额外的例子；
# 例如，我们可以使用 matplotlib 制作直方图
# -- 导入 random 以创建一些随机数
import random 
# -- 使用 random 中的 randint() 来创建一些随机整数
x = [] 
for i in range(0,100): 
    x.append( random.randint(a=0,b=100)) 
# -- 创建一个图形
fig = plt.figure(figsize=(10,10)) 
# -- 添加轴到图形
ax = plt.subplot() 
# --使用轴对象处理程序向轴添加直方图
ax.hist(x, 
       bins=20, 
       histt​​ype="bar", 
       color="pink") 
# -- 使用轴对象处理程序向直方图添加标题 
ax.set_title("a histogram, created with matplotlib in Python", 
            fontsize=22,
            color="darkgreen") 
# -- 添加标签到 x 和 y 轴，使用轴对象处理程序
ax.set_xlabel("observation value range", 
             fontsize=16, 
              color="darkgreen") 
ax.set_ylabel("absolute frequency", 
             fontsize=16, 
             color="darkgreen") 
# -- 调整 x 和 y 刻度标签，使用轴对象处理程序
# -- 也：调整 x 和 y 轴刻度本身，使用轴对象处理程序
ax.tick_params(axis="x" ，
               尺寸=12，
               宽度=5，
              颜色=“蓝色”，
              标签尺寸=20，
               宽度=5，
              颜色=“蓝色”） 
ax.tick_params(axis="y",
               size=12, 
# -- 显示本节绘制的所有内容，直到此时
plt.show()

# 另一个例子：在 Python 中使用 matplotlib 绘制 3D 表面图
# credit: https://stackoverflow.com/questions/3810865/matplotlib-unknown-projection-3d-error 
# -- 首先，绘制一些数据
x = [1,2 ,3] 
y = [1,2,3] 
z = [[1,2,3], 
     [1,2,3], 
     [1,2,3]] 
# -- 创建图形，使用 pyplot 
fig = plt .figure(figsize=(10,10)) 
# -- 创建坐标轴，使用 pyplot 
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d, Axes3D 
ax = Axes3D(fig) 
# -- 创建曲面图
ax.contour(x,y,z,extend3d =真）

<matplotlib.contour.QuadContourSet 位于 0x257b7899f48>