使用Python可通过Matplotlib、OpenCV等主流绘图库完成两点连线，核心是将解析几何的直线方程转化为绘图指令，分为矢量绘图和像素渲染两类实现路径。文章对比了主流库的适配场景、性能和精度，结合GIS、自动驾驶等工业场景实践讲解落地方法，同时介绍了抗锯齿、动态连线等优化方向，最后预测AI辅助绘图、WebGL结合等未来趋势，还在项目协作场景中推荐了PingCode提升开发效率。

Python 绘图中显示坐标系是理解数据关系的核心要素，涵盖坐标轴、刻度、标签和网格线等基本组成部分。常用 Matplotlib 提供高可控性，通过设置基准线、网格、轴标题与刻度能精准呈现坐标系。美化技巧包括颜色样式调整、刻度优化以及统一主题应用。相比 Seaborn 和 Plotly，Matplotlib 在科研和精准报表中更适合静态定制，而 Plotly 和 Bokeh 则适用于交互场景。二维坐标系注重可读性，三维坐标系增加空间关系可视化。未来趋势将是智能化和交互化，结合云平台实现跨设备一致显示与协作。

Python绘图中的比例尺主要通过调整坐标轴范围与比例关系实现，Matplotlib的set_aspect和set_xlim/set_ylim组合适用于科学绘图和工程制图，Plotly的scaleanchor参数则能在交互式可视化中保持比例一致，Cartopy用于地理制图时需结合投影与extent控制。比例尺确保数据解释与视觉准确，可在团队协作中通过如PingCode等项目管理系统统一标准。未来趋势将向自动比例匹配和智能协同管理发展，提高绘图效率与精度。