Python是一种非常有用的编程语言，可以用它来处理大量数据、进行机器学习等等。而Python还有一大特点就是其画图能力非常强大，通过使用matplotlib等库可以轻松地画出好看的图表。本文将提供一些建议，帮助你更好地利用Python画好看的图表。

首先，在使用Python画图时，需要确保自己理解图表类型和适用情况。不要完全依赖模板和图书馆，也要根据任务和数据选择适当的图表。例如，直方图适用于单一变量的分布，而散点图通常用于显示两个变量之间的关系。

接下来，选取合适的颜色和字体。颜色应该相对柔和并且有较高的饱和度，切勿使用过于明亮或过于鲜艳的颜色。字体应该相对简洁易读，建议使用Sans Serif字体如Arial或Helvetica。

最后，确保图表的布局美观并避免 cluttering。合理选择轴标签、刻度线和标题，同时保持图表的简洁性。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成数据
x = np.arange(0.0, 2*np.pi, 0.1)
y = np.sin(x)
# 创建figure并设置大小
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
# 绘制曲线
plt.plot(x, y, color='black', linewidth=2)
# 添加轴标签和标题
plt.title('Sine Wave')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
# 设置轴范围
plt.xlim(0, 2*np.pi)
plt.ylim(-1.2, 1.2)
# 隐藏右侧和顶部的轴
plt.gca().spines['right'].set_visible(False)
plt.gca().spines['top'].set_visible(False)
# 显示网格线
plt.grid(linestyle='dotted')
# 显示图表
plt.show()

以上是一个简单的例子，展示了如何使用Python和matplotlib库画出一个漂亮的正弦曲线图。我们可以从中得出结论，合理设置颜色、字体、布局和其他绘制选项，对图表的美观和易读性有着不可忽视的作用。