python可视化可使用Matplotlib库
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as seb
%matplotlib inline #使图可以在ipython notebook 中显示，否则要加plt.show()
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
x=np.linspace(0,2*np.pi,100)
y=np.sin(x)
plt.plot(x,y)
Bar chart 柱状图
x=[5,20,30,45,60]
plt.bar(range(len(x)),x) #竖着的
plt.barh(range(len(x)),x) #横着的
data=np.random.randint(50,size=(3,5))
x=np.range(5)
plt.bar(x+0.00,data[0],color='b',width='0.25')
plt.bar(x+0.25,data[1],color='r',width='0.25')
plt.bar(x+0.5,data[2],color='y',width='0.25')
#叠加图
plt.bar(x,data[0],color='r')
plt.bar(x,data[1],color='b',bottom=data[0])
plt.bar(x,data[2],color='y',bottom=data[0]+data[1])
散点图
x=np.random.rand(1000,2) #通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值
plt.scatter(x[:,0],x[:,1])
直方图
x=np.random.randn(1000)
plt.hist(x,bins=20)
箱线图
data=np.random.randn(100,5)
plt.boxplot(data)
plt.barh(range(len(x)),x，color='b',label='Blue')
plt.title("My Barchat")
plt.xlable("Counts")
plt.ylable("Bins")
plt.text(30,2,'Third bar')
plt.legend(loc=0)
组合多个图形
方法一：
T=np.linspace(-np.pi,np.pi,1024)
grid_size=(4,2) #格子大小
plt.subplot2grid(grid_size,(0,0),rowspan=3,colspan=1) #从（0，0）开始，占3行1列
plt.plot(np.sin(2*T),np.cos(0.5*T),c='k')
plt.subplot2grid(grid_size,(0,1),rowspan=3,colspan=1) #从（0，0）开始，占3行1列
plt.plot(np.sin(2*T),np.cos(0.5*T),c='r')
plt.subplot2grid(grid_size,(3,0),rowspan=1,colspan=2) #从（0，0）开始，占3行1列
plt.plot(np.sin(2*T),np.cos(0.5*T),c='y')
plt.tight_layout() #图之间不会遮住
方法二：
f,arr=plt.subplots(2,2) #开辟一个2*2的空间
arr[0,0].plot(data[0],data[1])
arr[0,0].set_title("Figure1")
方法三：
fig=plt.figure()
ax1=fig.add_subplot(221) #隔成2行2列，第一块
ax1.scatter(data[0],data[1])
ax3=fig.add_subplot(223)
ax3.plot(data[0],data[2])
更详细的可视化教程如下：https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/78508819