Хорошее русскоязычное руководство по Matplotlib. Отдельно стоит отметить, что это не просто сборник готовых рецептов по построению стандартных диаграмм, а качественный образовательный материал, объясняющий простым языком принципы построения самых разнообразных диаграмм (в том числе комбинированных, например, scatterplot + line plot). Большое внимание уделяется компонентам фигуры (см. Anatomy of a figure), что позволяет гибко настраивать внешний вид визуализации под свои нужды

Когда я только знакомился с анализом данных на Python, то matplotlib я не любил из-за постоянно возникающего ощущения, что для создания хорошей визуализации нужно много танцев с бубном, но по-тихоньку моё отношение к нему менялось. На мой взгляд, обманчивая сложность освоения в первую очередь связана с тем, что самый распространенный способ создания визуализаций в matplotlib — это pyplot API, которое базируется на состояниях (state-based API), а после объектно-ориентированного подхода это немного дезориентирует. Вот хороший ответ на stackoverflow, объясняющий принцип состояний в matplotlib

Итого: секрет успешного освоения matplotlib — понимание компонентов фигуры + принципа state-based API. Зная компоненты становится яснее какие компоненты нужно изменять, а умея работать с состояниями — изменять эти компоненты

https://pyprog.pro/mpl/mpl_short_guide.html