1、首先在资源管理器里复制一下py文件存放的路径，按下windows键＋r，在运行里输入cmd，回车打开命令行：
2、在命令行里，先切换到py文件的路径下面，接着输入“python文件名.py ”运行python文件：
3、按下回车键，可以看到窗口中py文件开始运行了，注意在命令行运行py文件，要将python安装路径添加到环境变量path中，否则会报错，找不到命令 。至此python运行文件的操作就完成了：
如何高效地使用Matplotlib
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引言
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对新手来说 Python 可视化实在有些令人挫败 。有很多不同的选项，如何选择正确的选项是一个挑战 。例如，两年前这篇文章《Overview of Python Visualization Tools》（/visualization-tools-1.html）仍然吸引了大量读者 。在那篇文章中，我否定了 Matplotlib 。但是，在使用过 pandas、scikit-learn、seaborn 和其他 Python 数据科学栈之后，我觉得之前否认 Matplotlib 的行为有点不成熟 。坦白讲，当时我不是很了解 Matplotlib，也不懂如何在我的工作流中高效使用 Matplotlib 。
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现在我学习了一些工具，了解了如何用 Matplotlib 使用这些工具，Matplotlib 逐渐变成了必需工具 。本文将展示如何使用 Matplotlib 。我坚定地认为 Matplotlib 是 Python 数据科学栈必不可少的一部分，希望这篇文章可以帮助大家了解如何使用 Matplotlib 进行 Python 可视化 。
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为什么大家都在否定 Matplotlib？
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我认为，Matplotlib 对于新手来说比较难存在几个原因 。首先，Matplotlib 有两个界面 。diyi个界面基于 MATLAB，使用基于状态的接口 。第二个界面是面向对象的接口 。本文就不展开介绍 Matplotlib 有两个界面的原因，但了解这两种方法在使用 Matplotlib 绘图时会很重要 。两个界面会引起混淆的原因是堆栈溢出和通过谷歌搜索获取的大量信息，新用户将发现问题的多个解决方案，但是这些问题看起来类似却不完全相同 。从我的个人经验来讲，从以前的代码中，我可以看出有一些 Matplotlib 代码的混杂，我对此感觉很疑惑（尽管写它们的人是我……）:-)
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关键点
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Matplotlib 新手应该学习和使用面向对象的接口 。
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使用 Matplotlib 的另一个历史性挑战是一些默认的样式缺乏吸引力 。在 R 使用 ggplot 就可以生成相当不错的图的世界中，Matplotlib 相对来说有点丑 。好消息是 Matplotlib 2.0 中的样式好看了很多，你可以用最小的努力生成可视化 。
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第三个挑战是你不确定什么时候该使用 Matplotlib，什么时候该使用基于 Matplotlib 构建的工具，如 pandas 或 seaborn 。大部分时候做一件事都有多种选择，但是对于新手来说选择正确的道路有些困难 。这种混淆加上两种不同 API 的混淆简直就是挫败本败了……
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