以下是几个使用 Python 进行数据可视化的案例研究，展示了不同领域的应用和解决方案。
案例一：销售数据分析
在这个案例中，我们将使用 Python 和 Matplotlib 库来分析一家公司的销售数据。
数据导入：首先，我们需要从 CSV 文件中导入销售数据。
import pandas as pd sales_data = pd.read_csv('sales_data.csv')数据可视化：接下来，我们可以使用 Matplotlib 来创建一个柱状图，展示不同产品类别的销售情况。
import matplotlib.pyplot as plt plt.bar(sales_data['product'], sales_data['sales']) plt.xlabel('产品类别') plt.ylabel('销售额') plt.title('产品销售情况') plt.show()产品销售情况深入分析：通过观察柱状图，我们可以发现哪个产品类别贡献了最多的销售额。
案例二：社交媒体分析
在这个案例中，我们将使用 Python 和 Seaborn 库来分析社交媒体数据。
数据导入：首先，我们需要从 JSON 文件中导入社交媒体数据。
import pandas as pd social_media_data = pd.read_json('social_media_data.json')数据可视化：接下来，我们可以使用 Seaborn 来创建一个散点图，展示用户活跃时间与点赞数的关系。
import seaborn as sns sns.scatterplot(x='active_time', y='likes', data=social_media_data) plt.xlabel('活跃时间') plt.ylabel('点赞数') plt.title('社交媒体用户活跃时间与点赞数关系') plt.show()社交媒体用户活跃时间与点赞数关系深入分析：通过观察散点图，我们可以发现用户活跃时间与点赞数之间的相关性。