Python 图表统计实现流程：

流程图如下：

flowchart TD
    A[准备数据] --> B[导入必要的库]
    B --> C[绘制柱状图]
    C --> D[设置图表的属性]
    D --> E[显示图表]
步骤 操作 代码 代码注释
1 准备数据 data = [1, 2, 3, 4, 5] 定义一个包含数据的列表
2 导入必要的库 import matplotlib.pyplot as plt 导入绘图库matplotlib.pyplot
3 绘制柱状图 plt.bar(range(len(data)), data) 绘制柱状图，将数据传入
4 设置图表的属性 plt.xlabel('x轴标签') <br> plt.ylabel('y轴标签') 设置x轴和y轴的标签
5 显示图表 plt.show() 显示图表

首先，我们需要准备一些数据，例如 [1, 2, 3, 4, 5]。接下来，我们需要导入 matplotlib.pyplot 这个库，它是一个强大的绘图库，可以帮助我们创建各种类型的图表。

然后，我们使用 plt.bar() 函数绘制柱状图，将数据传入函数中。这里的 range(len(data)) 用于生成与数据长度相同的序列，作为 x 轴的刻度。plt.bar() 函数会根据数据绘制相应高度的柱子。

接下来，我们设置图表的属性，如 plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 用于设置 x 轴和 y 轴的标签。

最后，我们使用 plt.show() 函数显示图表。

下面是完整的代码示例：

data = [1, 2, 3, 4, 5]  # 准备数据

import matplotlib.pyplot as plt  # 导入绘图库

plt.bar(range(len(data)), data)  # 绘制柱状图

plt.xlabel('x轴标签')  # 设置x轴标签
plt.ylabel('y轴标签')  # 设置y轴标签

plt.show()  # 显示图表

通过以上步骤，我们可以轻松实现 Python 图表统计。这个例子中使用了柱状图作为示例，但 matplotlib.pyplot 库支持多种类型的图表，如折线图、散点图、饼图等。根据具体需求，你可以选择适合的图表类型来展示数据。

希望通过这篇文章，你对 Python 图表统计的实现有了更清晰的了解。祝你在开发过程中取得成功！