显示奥运100 米样本数据 1．加载数据文件：data100m.csv 2．绘制样本数据：先获得x 轴、y 轴数据，plt.plot( )绘制数据。使用spyder

在Python中，你可以使用pandas库来加载CSV数据文件，matplotlib库来进行数据可视化。以下是简单的步骤：

1. **加载数据文件**:

import pandas as pd
# 加载数据
df_100m = pd.read_csv('data100m.csv')  # 假设数据文件名正确，并位于工作目录下

这会将数据读取到一个DataFrame中，每一行代表一条记录，列对应各个特征。

2. **预处理数据**:
检查数据是否有缺失值或需要清洗的地方，如果需要，可以用`df_100m.dropna()`删除缺失值，`df_100m.describe()`查看统计摘要等。

3. **绘制样本数据**:

import matplotlib.pyplot as plt

# 获取 x 轴和 y 轴的数据
x = df_100m['Time']  # 假设 'Time' 是时间列
y = df_100m['Distance']  # 假设 'Distance' 是成绩列

# 绘制散点图
plt.figure()  # 创建新窗口
plt.scatter(x, y)  # 使用scatter函数绘制点
plt.xlabel('Time (seconds)')  # 设置X轴标签
plt.ylabel('Distance (meters)')  # 设置Y轴标签
plt.title('100m Olympic Sample Data')  # 添加标题
plt.grid(True)  # 显示网格
plt.show()  # 显示图表

这将显示每个运动员在100米比赛中的时间与成绩之间的关系。