Python 是一种高级编程语言，广泛应用于各种领域，其中数据可视化是其中之一。在 Python 中，我们可以使用各种可视化库来绘制各种类型的图形，例如线条图、柱状图、饼图等等。在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 绘制 QQ 图。

QQ 图是一种可视化图表，它可以用来表示两个不同数据集之间的关系。QQ 图呈正态分布时，数据集之间的关系比较密切，反之则不太密切。下面是绘制 QQ 图的 Python 代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一些正态分布的数据
data1 = np.random.normal(size=1000)
data2 = np.random.normal(size=1000)
# 分别对两个数据集进行排序
sorted_data1 = np.sort(data1)
sorted_data2 = np.sort(data2)
# 计算 QQ 图的理论分布
quantiles = np.arange(0.01, 1.00, 0.01)
theoretical_quantiles = np.quantile(np.random.normal(size=1000), quantiles)
# 绘制 QQ 图
plt.plot(theoretical_quantiles, sorted_data1, 'bo')
plt.plot(theoretical_quantiles, sorted_data2, 'ro')
plt.show()

上面的代码中，我们使用 numpy 库生成了两个正态分布的数据集，分别为 data1 和 data2。然后，我们对两个数据集分别进行排序得到 sorted_data1 和 sorted_data2。接着，我们使用 numpy 库的 quantile() 函数计算出 QQ 图理论分布的 quantiles 和 theoretical_quantiles。最后，我们使用 matplotlib 库的 plot() 函数绘制 QQ 图，并使用 show() 函数显示 QQ 图。

以上就是使用 Python 绘制 QQ 图的简单例子，希望对你学习数据可视化有所帮助。