数据可视化的关键代码是哪部分？

数据可视化的关键代码通常是在绘制图表的部分，这部分代码可以根据不同的库或工具而异。以下是使用Python中常见的数据可视化库的几个示例：

- Matplotlib: 绘制基本图形的代码通常包括创建图形对象、添加坐标轴、绘制线条或点等等。例如，创建一个简单的折线图的代码如下：

  import matplotlib.pyplot as plt

  # 创建图形对象和坐标轴
  fig, ax = plt.subplots()

  # 绘制折线
  x = [1, 2, 3, 4, 5]
  y = [2, 4, 6, 8, 10]
  ax.plot(x, y)

  # 添加标签和标题
  ax.set_xlabel('X轴标签')
  ax.set_ylabel('Y轴标签')
  ax.set_title('折线图')
  
  # 显示图形
  plt.show()

- Seaborn: 绘制复杂图形的代码通常涉及到数据的整理和处理，以及调用库提供的各种图形函数。例如，绘制一个散点图矩阵的代码如下：

  import seaborn as sns
  import pandas as pd

  # 加载数据
  df = pd.read_csv('data.csv')

  # 绘制散点图矩阵
  sns.pairplot(df, hue='species', diag_kind='hist')
  
  # 显示图形
  plt.show()

- Plotly: 绘制交互式图形的代码通常需要使用Plotly提供的API，例如创建图形对象、添加数据、设置布局等等。例如，绘制一个交互式散点图的代码如下：

  import plotly.graph_objects as go

  # 创建图形对象和添加数据
  fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=[1, 2, 3, 4], y=[10, 11, 12, 13], mode='markers'))

  # 设置布局和样式
  fig.update_layout(title='散点图', xaxis_title='X轴标签', yaxis_title='Y轴标签')

  # 显示图形
  fig.show()

在实际应用中，数据可视化的关键代码还包括数据的读取和准备、图形的保存和导出等等。