要实现Python读取Excel数据并进行绘图，可以使用以下步骤：

　　1. 安装所需的库

　　首先，需要安装pandas和matplotlib库。使用pip命令在命令行中安装这两个库，例如：pip install pandas matplotlib。

　　2. 导入所需的库

　　在Python脚本中，导入pandas和matplotlib库，以便后续使用。

　　3. 读取Excel数据

　　使用pandas库的read_excel函数读取Excel文件中的数据，并将其存储为DataFrame对象。指定要读取的工作表和数据范围，例如：　

```python

　　import pandas as pd

　　df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0, usecols='A:B')

　　```

 　　上述代码将读取名为Sheet1的工作表中的数据，从第一行开始读取，只读取A列和B列的数据。

　　4. 数据处理与准备

　　对读取的Excel数据进行必要的处理和准备，例如清洗、转换格式、筛选等。根据需要使用pandas库提供的各种数据处理函数和方法。

　　5. 绘制图表

　　使用matplotlib库绘制所需的图表。选择合适的图表类型(如折线图、柱状图、散点图等)和样式，并将Excel数据传递给matplotlib的绘图函数。例如，使用折线图绘制数据：

　　```python

　　import matplotlib.pyplot as plt

　　plt.plot(df['日期'], df['销售额'])

　　plt.xlabel('日期')

　　plt.ylabel('销售额')

　　plt.title('销售趋势')

　　plt.show()

　　```

 　　上述代码使用DataFrame对象的列作为x轴和y轴的数据，绘制了日期和销售额之间的折线图，并设置了轴标签和标题。

　　6. 自定义图表样式

　　可以根据需要自定义图表的样式、颜色、标签等。使用matplotlib库提供的各种函数和方法，如设置图表标题、轴标签、图例、网格线、线条样式等。

　　7. 保存图表

　　如果需要将图表保存为图像文件，可以使用matplotlib库提供的savefig函数。指定保存的文件名和文件格式，例如：

　　```python

　　plt.savefig('chart.png', dpi=300)

　　```

 　　上述代码将图表保存为名为chart.png的PNG格式图像文件，设置dpi参数为300，以获得更高的图像分辨率。

　　通过以上步骤，可以使用Python读取Excel数据，并利用matplotlib库绘制出相应的图表，实现数据的可视化。根据需求和数据类型的不同，可以选择不同的图表类型和样式，以及进行进一步的自定义和优化。