action文件里怎么写数据可视化代码

可以使用 matplotlib 和 seaborn 等 Python 库来实现数据可视化，需要先导入相关的库，然后进行数据处理和图表绘制。具体实现可以参考以下示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

# 随机生成数据
data = pd.DataFrame({'x': range(10), 'y': [i**2 for i in range(10)]})

# 绘制散点图
plt.scatter(data['x'], data['y'])
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Scatter Plot')

# 绘制折线图
plt.plot(data['x'], data['y'])
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Line Plot')

# 绘制直方图
sns.histplot(data['y'])
plt.xlabel('y')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram')

# 显示图表
plt.show()

如果需要在 action 文件中调用数据可视化代码，可以将上述代码以函数的形式封装在一个 Python 脚本中，然后在 action 文件中使用 subprocess 调用该脚本，如下所示：

import subprocess

def plot():
    subprocess.call(['python', 'visualization.py'])

其中 visualization.py 是包含数据可视化代码的 Python 脚本，通过子进程的方式来调用执行。