在Python中，你可以使用各种库来创建和显示图表。其中，最常用的库之一是matplotlib，它提供了创建各种静态、动态、交互式和3D图表的功能。另一个流行的库是seaborn，它基于matplotlib，并提供了更高级别的界面，用于绘制有吸引力的统计图形。

以下是一个使用matplotlib创建并显示简单折线图的例子：

python
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import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

# 创建图表
plt.figure()  # 创建一个新的图形窗口
plt.plot(x, y, marker='o')  # 绘制折线图，并添加数据点标记

# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title('Simple Line Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')

# 显示图表
plt.show()  # 显示图表窗口

在上面的代码中，我们首先导入了matplotlib.pyplot模块，并准备了要绘制的数据。然后，我们使用plt.figure()创建了一个新的图形窗口，使用plt.plot()绘制了折线图，并添加了数据点标记。接下来，我们使用plt.title(), plt.xlabel(), 和 plt.ylabel()设置了图表的标题和坐标轴标签。最后，我们使用plt.show()显示了图表窗口。

如果你想要创建更复杂的图表或进行更高级的定制，你可以查阅matplotlib和seaborn的官方文档，了解更多关于这些库的功能和使用方法。

请注意，matplotlib默认会在你的Python环境中创建一个新的窗口来显示图表。如果你想要将图表嵌入到网页中，或者在一个Jupyter Notebook中直接显示图表，matplotlib也可以做到这点，而无需打开新的窗口。在Jupyter Notebook中，你只需要调用plt.show()（或者在某些情况下，你甚至不需要调用它，图表就会自动显示），图表就会直接嵌入到输出单元格中。