第2关：将numpy数组和pandas电子表格数据可视化

要将numpy数组和pandas电子表格数据可视化，我们可以使用matplotlib和seaborn这两个Python库。

首先，让我们看一下如何使用matplotlib可视化numpy数组。假设我们有一个一维的numpy数组，代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个一维的numpy数组
x = np.linspace(0, 10, 100)

# 计算y值
y = np.sin(x)

# 绘制曲线图
plt.plot(x, y)

# 显示图形
plt.show()

这段代码会创建一个一维的numpy数组x，然后计算出对应的y值（使用了numpy的sin函数），最后使用matplotlib的plot函数绘制曲线图。

接下来，让我们看一下如何使用seaborn可视化pandas电子表格数据。假设我们有一个名为df的pandas DataFrame，代码如下：

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 创建一个示例DataFrame
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 绘制散点图
sns.scatterplot(x='x', y='y', data=df)

# 显示图形
plt.show()

这段代码会创建一个示例DataFrame，并使用seaborn的scatterplot函数绘制散点图。

总的来说，matplotlib和seaborn是Python中最强大和流行的数据可视化工具，可以轻松地将numpy数组和pandas电子表格数据可视化。