用python读取数据并对数据进行存储格式的转换，实现数据可视化案例

好的，我来为你介绍一下如何用Python读取数据、转换存储格式以及实现数据可视化的案例。

首先，我们需要安装一些常用的数据处理和可视化库，比如pandas、numpy、matplotlib等等。可以使用pip命令进行安装，如下所示：

pip install pandas
pip install numpy
pip install matplotlib

接下来，我们来看一个简单的案例，假设我们有一个csv格式的数据文件，里面存储了一些电影的信息，包括电影名称、导演、演员、上映日期等等。我们需要将这些数据读取出来，并将它们转换成我们需要的数据格式，最后实现数据的可视化。

首先，我们需要读取这个csv文件，可以使用pandas库提供的read_csv()函数来实现：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("movies.csv")

接下来，我们需要将这些数据转换成我们需要的格式。比如，我们可以将电影按照上映日期进行分类，然后统计每年上映的电影数量。代码如下：

year_count = data.groupby('release_year').count()['title']

最后，我们可以使用matplotlib库来实现数据的可视化。比如，我们可以将每年上映的电影数量绘制成一个条形图，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.bar(year_count.index, year_count.values)
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Number of Movies')
plt.title('Number of Movies per Year')
plt.show()

这样，我们就可以得到一个简单的数据可视化图表了。当然，这只是一个简单的例子，实际的数据处理和可视化任务可能会更加复杂，需要根据具体情况来选择合适的工具和方法。