1. 简介
Linux操作系统是一种开源的、自由使用的操作系统，得到了广泛的应用。其中数据处理与数据可视化是其中一个非常重要的应用领域，数据可视化的目的是利用图形化的方式进行数据展现，使得数据更加清晰、易于理解。下面将会介绍如何使用最简单的方式展现数据——Python的Matplotlib库。
2. Matplotlib库
2.1 安装
在Linux系统中，Matplotlib库已经默认安装，如果您的系统中没有此库，可以采用如下方式进行安装：
sudo apt-get install python3-matplotlib
2.2 简介
Matplotlib是Python的一种绘图库，其主要特点是方便易用、完全免费、完全开源，因此被广泛采用。Matplotlib支持多种图形展示方式，包括线型图、条形图、散点图、3D图像等。同时，Matplotlib库也具有非常多的配置项，可以满足用户在不同场景下的需要。
3. 数据绘图
Matplotlib库可用于数据的可视化展现，图形的绘制是基于 NumPy 数组的，因此在使用 Matplotlib 库之前，需要先安装 NumPy 库。
3.1 折线图
折线图是一种用于展现随时间或另一个连续性量而变化的连续性数据的图表类型。
折线图的绘制步骤如下：
导入Matplotlib库
对x，y数据进行排序和去重操作
绘制折线图
例如，下面是一组折线图的绘制代码：
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 准备数据
x = np.array(["a", "b", "c", "d", "e"])
y1 = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
y2 = np.array([20, 30, 10, 40, 50])
# 绘制图形
plt.plot(x, y1, color='green', label='line1')
plt.plot(x, y2, color='blue', label='line2')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('折线图')
plt.legend()
plt.show()
上述代码中，我们首先使用numpy库中的array方法定义了X和Y的值，接着使用plot函数进行折线图的绘制，并配置了X、Y轴标签，以及图表标题和图例。
3.2 条形图
条形图是一种展现分类数据的图表类型，可以用于展示两个或更多类别之间的数值比较。
条形图的绘制过程大致如下：
导入Matplotlib库
准备数据
绘制图形
例如，下面是一组条形图的绘制代码：
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 准备数据
salary = [2000, 3000, 5000, 9000, 15000]
name = ['Tom', 'Kim', 'Jerry', 'Mike', 'John']
x_pos = [i for i, _ in enumerate(name)]
# 绘制图形
plt.bar(x_pos, salary, color='green')
plt.xlabel("员工名称")
plt.ylabel("薪资")
plt.title("员工薪资")
plt.xticks(x_pos, name)
plt.show()
上述代码中，我们使用了bar函数进行条形图的绘制，并配置了坐标轴、图表标题和X轴标签。
3.3 散点图
散点图是一种用于显示多个维度之间关系的图表类型，通常用于找出变量之间的关系。
散点图的绘制过程大致如下：
导入Matplotlib库
准备数据
绘制图形
例如，下面是一组散点图的绘制代码：
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 准备数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
# 绘制图形
plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('散点图')
plt.show()
上述代码中，我们使用scatter函数进行散点图的绘制，并配置了坐标轴、图表标题和X轴标签。
4. 总结
在本文中，我们介绍了Matplotlib库的基本用法，并实现了折线图、条形图和散点图的绘制。Matplotlib可以简单而又灵活的展示数据，它具有丰富的可扩展性，可以满足不同需求场景下的绘图要求。