在Python中制作高大上的图表，你可以考虑使用一些流行的库，如`matplotlib`、`seaborn`、`plotly`和`pyecharts`。下面是一些示例代码，展示如何使用这些库来创建不同类型的图表：
Matplotlib
python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
创建一个图表，包含一个坐标轴
fig, ax = plt.subplots（）
画一些点
ax.plot（[1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3]）
显示图表
plt.show（）
Seaborn
python
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
加载数据
data = sns.load_dataset（'iris'）
绘制散点图
sns.scatterplot（x='sepal_length', y='sepal_width', data=data）
显示图表
plt.show（）
Plotly
python
import plotly.express as px
读取Excel文件中的数据
data = pd.read_excel（'D:/data/旭日图数据.xlsx'）
绘制旭日图
fig = px.sunburst（data, path=['地区', '省/自治区', '城市'], values='数量', color='数量'）
显示图表
fig.show（）
Pyecharts
python
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
准备数据
x_data = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y_data = [3, 6, 8, 4, 7]
创建柱状图
bar = Bar（）
bar.add_xaxis（x_data）
bar.add_yaxis（'成绩', y_data）
设置图表标题和轴标签
bar.set_global_opts（title_opts=opts.TitleOpts（））
显示图表
bar.render（"bar.html"）
总结
Matplotlib：经典且功能强大，适合创建各种基本和高级图表。
Seaborn：基于Matplotlib，提供高级统计图表，易于使用。
Plotly：交互式图表，适合创建动态和交互式图表。
Pyecharts：专为中文用户设计，提供丰富的图表类型和美观的主题。
选择哪个库取决于你的具体需求，包括图表类型、交互性、美观度以及是否需要中文支持等因素。希望这些示例能帮助你创建高大上的图表
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