非常好的问题！Python可视化数据分析确实是一个很重要的话题。以下是一些常用的Python可视化库和简单的代码示例： 1. Matplotlib Matplotlib是Python中最常用的可视化库之一，可以绘制各种图表，包括线图、柱状图、散点图等等。以下是一个简单的示例代码： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) # 绘制图表 plt.plot(x, y) plt.show() ``` 2. Seaborn Seaborn是一个基于Matplotlib的数据可视化库，可以快速绘制各种统计图表。以下是一个简单的示例代码： ```python import seaborn as sns import pandas as pd # 生成数据 data = pd.DataFrame({'x': np.random.randn(100), 'y': np.random.randn(100)}) # 绘制散点图 sns.scatterplot(x='x', y='y', data=data) ``` 3. Plotly Plotly是一个交互式的数据可视化库，可以绘制各种高质量的图表，并且可以与Dash等框架集成。以下是一个简单的示例代码： ```python import plotly.graph_objs as go import numpy as np # 生成数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) # 绘制折线图 fig = go.Figure() fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines')) fig.show() ``` 以上仅是三个常用的Python可视化库和简单的代码示例，还有很多其他的库和方法可以用来进行数据可视化。希望这些例子可以帮助你开始学习数据可视化！
