折线图（Line Chart）：

散点图的基础上，将相邻的点用线段相连接

plot()函数

#折线图：在散点图的基础上将相邻两个点链接
#描述变量变化的趋势
#plot(x,y,color,marker,label,linewidth,markersize)
#x数据点的x坐标
#y数据点的y坐标
#color数据点的颜色
#marker数据点的样式
#label图例文字
#linewidth折线的宽度
#markersize 数据点的大小
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"]="SimHei"
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False
#生成随机数列
n=24
y1=np.random.randint(27,37,n)
y2=np.random.randint(40,60,n)
#绘制折线图
plt.plot(y1,label="温度")
plt.plot(y2,label="湿度")
plt.xlim(0,23)
plt.ylim(20,70)
plt.xlabel("小时",fontsize=12)
plt.ylabel("测量值",fontsize=12)
plt.title("24小时温度湿度统计",fontsize=16)
plt.legend()
plt.show()

柱形图（Bar Chart）：

由一系列高度不等的柱形条纹表示数据分布的情况

bar()函数

bar( left, height, width, facecolor, edgecolor, lab）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"]="SimHei"
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False
#柱状图
#bar(left,height,width,facecolor,edgecolor,label)
#条纹高度
y1=[32,25,16,30,24,45,40,33,28,17,24,20]
y2=[-23,-35,-26,-35,-45,-35,-43,-32,-23,-17,-22,-28]
#条纹left坐标
plt.bar(range(len(y1)),y1,width=0.8,facecolor="green",edgecolor="white",label="统计量1")
plt.bar(range(len(y2)),y2,width=0.8,facecolor="red",edgecolor="white",label="统计量2")
plt.legend()
plt.show()