在数据可视化的时代，Python在画图方面成为了一个受欢迎的编程语言。在这篇文章中，我们将总结一些关于Python画图的经验。

首先，我们需要导入一些必要的库，如matplotlib，pandas等。这些库将使得我们能够方便地进行数据分析和可视化操作，从而更加直观地展现数据。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

其次，我们需要了解一些基本的图表类型以及他们的适用场景。比如说，在需要展示数据时，我们可以用条形图。在强调变化趋势时，我们则可以用线性图。还有散点图，箱线图等等。对于每种图表类型，我们都可以进行进一步的样式调整。

# 绘制条形图
plt.bar(x=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], height=[10, 5, 20, 15, 25])
plt.show()
# 绘制线性图
plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [10, 20, 30, 40, 50])
plt.show()
# 绘制散点图
plt.scatter(x=[1, 2, 3, 4, 5], y=[10, 20, 30, 40, 50])
plt.show()
# 绘制箱线图
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
plt.boxplot(data)
plt.show()

最后，我们可以通过调整配色方案，添加标题和绘制几何图形等方法，调整图表中的样式和元素来使其更具视觉冲击力。在进行图标美化时，需要注意的是不要使用过于明亮的颜色来避免刺眼的效果。在添加标题时，我们需要选择清晰明确的文字来表达足够的信息，同时使用自然的布局来使得整个图表更具美感。

# 更改配色方案
plt.style.use('ggplot') 
# 添加标题
plt.title('数据展示')
# 绘制几何图形
circle = plt.Circle((0, 0), radius=0.5, color='r')
plt.gcf().gca().add_artist(circle)
plt.show()

总之，在Python画图领域需要不断摸索和尝试。通过学习以上经验总结，相信大家能够在Python画图方面掌握更加丰富的技能。