📊 在日常的数据分析工作中，`plt`（Matplotlib 的简写）是我们最常使用的绘图库之一。它功能强大且灵活，能够帮助我们轻松创建各种图表和图形。下面，就让我来分享几个使用 `plt` 进行数据可视化的小技巧吧！🔍

🎨 1. 自定义颜色和样式

通过设置 `color` 和 `linestyle` 参数，我们可以自定义线条的颜色和样式。例如：

```python

plt.plot(x, y, color='red', linestyle='--')

```

📏 2. 添加图例

为图表添加图例可以使信息更清晰易懂。使用 `label` 参数指定图例内容，并用 `plt.legend()` 显示图例。

```python

plt.plot(x, y, label='Data Series')

plt.legend()

```

🔄 3. 调整坐标轴刻度

有时我们需要调整 x 轴或 y 轴的刻度范围，以更好地展示数据。可以使用 `xlim` 和 `ylim` 函数进行设置。

```python

plt.xlim(0, 10)

plt.ylim(0, 100)

```

🌟 4. 使用不同的图表类型

除了常见的折线图，`plt` 还支持柱状图、散点图等其他图表类型。例如，绘制柱状图：

```python

plt.bar(x, height=y)

```

希望这些小技巧能帮助你在数据分析中更加得心应手！✨