Matplotlib：把数据画出来

一图胜千言：给你 100 个数字，谁也看不出规律；画成图，趋势、异常、周期一目了然。做数据分析、看训练曲线，全靠画图——Matplotlib 是 Python 最老牌的画图库：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3], [2, 4, 9])
plt.show()

plot(x坐标列表, y坐标列表) 描点连线，show() 把图亮出来——两行出图。

三种最常用的图：折线图看变化（身高随年龄）；散点图看关系（学习时间和成绩有没有关联）；柱状图看比较（各班平均分）。《动手学深度学习》里满屏的训练 loss 曲线，就是折线图。

一个好习惯：画图必标三件事——x 轴是什么（xlabel）、y 轴是什么（ylabel）、图的标题（title）。没标轴的图等于没说话。多条线时加 label 再 legend()，一眼分清谁是谁。

怎么读训练曲线：d2l 里反复出现的 loss 曲线，理想形状是下降然后走平——说明模型学不动了。如果上下乱跳，可能是学习率太大；一直不降，可能模型没学会。学会读图，就学会了给模型「看病」的第一步。

常见误区：忘了 plt.show()，程序跑完什么也没弹出来，以为代码错了。

练一练：把你最近 7 天的睡眠时间画成折线图，标好 x 轴（星期几）和 y 轴（小时）。