#数据可视化，搭建图表 import matplotlib from matplotlib import pyplot as plt %matplotlib inline

很好，您已经成功导入了matplotlib库并且使用了pyplot模块来创建图表。而%matplotlib inline命令则是用来在Jupyter Notebook中显示图表。接下来，您可以使用各种函数和参数来构建不同类型的图表，例如：

- plt.plot()：创建线图
- plt.scatter()：创建散点图
- plt.bar()：创建柱状图
- plt.pie()：创建饼图
- 等等

您也可以使用其他的参数来自定义图表的样式，例如添加标题、坐标轴标签、图例等。如果您需要更高级的数据可视化工具，可以尝试使用Seaborn、Plotly、Bokeh等库。

相关问题

import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt

这段代码是导入 Matplotlib 库，并将其别名为 mpl，同时导入 pyplot 模块并将其别名为 plt。Matplotlib 是一个用于绘制数据可视化图形的 Python 库，pyplot 模块是 Matplotlib 中的一个子模块，提供了类似于 MATLAB 绘图命令的简单界面，可以进行快速的绘图。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import numpy as np

import pandas as pd是Python中用于数据分析和处理的库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具。通过使用pd别名，我们可以方便地引用pandas库中的函数和类。

matplotlib.pyplot是Python中用于绘制图表和可视化数据的库。通过使用plt别名，我们可以方便地引用matplotlib.pyplot库中的函数和类。

%matplotlib inline是Jupyter Notebook中的魔术命令，它用于在Notebook中显示matplotlib绘制的图表。这个命令告诉Notebook将图表直接嵌入到输出单元格中，而不是弹出一个新窗口显示图表。

import numpy as np是导入NumPy库，NumPy是Python中用于科学计算的库，它提供了高性能的多维数组对象和各种数学函数。