Python在數據分析和可視化方面越來越流行，其強大的繪圖庫使得畫出漂亮的圖表變得非常簡單。

#首先，導入所需要的庫
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#生成數據
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)
c, s = np.cos(x), np.sin(x)
#創建figure對象
plt.figure(figsize=(8,6), dpi=80)
#創建子圖并繪制圖形
plt.subplot(111)
plt.plot(x, c, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-", label="cos")
plt.plot(x, s, color="red", linewidth=1.5, linestyle="-", label="sin")
#設定取值范圍和刻度
plt.xlim(-4.0, 4.0)
plt.xticks(np.linspace(-4, 4, 9, endpoint=True))
plt.ylim(-1.0, 1.0)
plt.yticks(np.linspace(-1, 1, 5, endpoint=True))
#設定圖例
plt.legend(loc='upper left', frameon=True)
#添加文本內容和注釋
t = 2*np.pi/3
plt.plot([t,t],[0,np.cos(t)],
color ='blue',linewidth=1.5, linestyle="--")
plt.scatter([t,],[np.cos(t),], 50, color ='blue')
plt.annotate(r'$sin(\frac{2\pi}{3})=\frac{\sqrt{3}}{2}$',
xy=(t, np.sin(t)), xycoords='data',
xytext=(+10, +30), textcoords='offset points', fontsize=16,
arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))
plt.plot([t,t],[0,np.sin(t)],
color ='red',linewidth=1.5, linestyle="--")
plt.scatter([t,],[np.sin(t),], 50, color ='red')
plt.annotate(r'$cos(\frac{2\pi}{3})=-\frac{1}{2}$',
xy=(t, np.cos(t)), xycoords='data',
xytext=(-90, -50), textcoords='offset points', fontsize=16,
arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))
#保存圖片并展示
plt.savefig("beautiful_graph.png",dpi=72)
plt.show()

將以上代碼復制到Python環境中運行，就能生成一張非常漂亮的圖像。其中，我們使用了pyplot模塊中的函數來幫助我們繪制圖形，同時對于線條顏色、寬度、樣式等屬性進行了設定，而刻度范圍、坐標軸標簽、圖例說明、文本注釋等元素也得到了呈現。