这里是折线图的代码。它和膳绫擎的散点图很类似，只是在一些变量上有小的变更。

def lineplot(x_data, y_data, x_label="", y_label="", title=""): 
    # Create the plot object  
    _, 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)  

# Overlay 2 histograms to compare themdef overlaid_histogram(data1, data2, n_bins = 0, data1_name="", data1_color="#539caf", data2_name="", data2_color="#7663b0", x_label="", y_label="", title=""):  
    # Set the bounds for the bins so that the two distributions are fairly compared  
    max_nbins = 10  
    data_range = [min(min(data1), min(data2)), max(max(data1), max(data2))]  
    binwidth = (data_range[1] - data_range[0]) / max_nbins    if n_bins == 0  
        bins = np.arange(data_range[0], data_range[1] + binwidth, binwidth)    else:  
        bins = n_bins    # Create the plot  
    _, ax = plt.subplots()  
    ax.hist(data1, bins = bins, color = data1_color, alpha = 1, label = data1_name)  
    ax.hist(data2, bins = bins, color = data2_color, alpha = 0.75, label = data2_name) 	
			
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本文标题：5使用Python代码轻松实现数据可视化的方法
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