_, ax = plt.subplots() # Plot the best fit line, set the linewidth (lw), color and
# transparency (alpha) of the line
ax.plot(x_data, y_data, lw = 2, color = '#539caf', alpha = 1) # Label the axes and provide a title
ax.set_title(title)
ax.set_xlabel(x_label)
ax.set_ylabel(y_label)
直方图
直方图对于查看（或真正地探索）数据点的分布是很有用的。查看下面我们以频率和 IQ 做的直方图。我们可以清楚地看到朝中间聚集，并且能看到中位数是多少。我们也可以看到它呈正态分布。使用直方图真得能清晰地呈现出各个组的频率之间的相对差别。组的使用（离散化）真正地帮助我们看到了“更加宏观的图形”,然而当我们使用所有没有离散组的数据点时，将对可视化可能造成许多干扰，使得看清真正发生了什么变得困难。
下面是在 Matplotlib 中的直方图代码。有两个参数需要注意一下：首先，参数 n_bins 控制我们想要在直方图中有多少个离散的组。更多的组将给我们提供更加完善的信息，但是也许也会引进干扰，使得我们远离全局；另一方面，较少的组给我们一种更多的是“鸟瞰图”和没有更多细节的全局图。其次，参数 cumulative 是一个布尔值，允许我们选择直方图是否为累加的，基本上就是选择是 PDF（Probability Density Function，概率密度函数）还是 CDF（Cumulative Density Function，累积密度函数）。 代码
常规的柱状图如下面的图1。在 barplot() 函数中，xdata 表示 x 轴上的标记，ydata 表示 y 轴上的杆高度。误差条是一条以每条柱为中心的额外的线，可以画出标准偏差。
分组的柱状图让我们可以比较多个分类变量。看看下面的图2。我们比较的第一个变量是不同组的分数是如何变化的（组是G1，G2，……等等)。我们也在比较性别本身和颜色代码。看一下代码，y_data_list 变量实际上是一个 y 元素为列表的列表，其中每个子列表代表一个不同的组。然后我们对每个组进行循环，对于每一个组，我们在 x 轴上画出每一个标记；每个组都用彩色进行编码。
