python数据可视化作业

### Python 数据可视化练习题及相关作业

#### 使用 Matplotlib 和 Pandas 进行基础数据可视化
通过以下案例可以熟悉如何使用 `Matplotlib` 及其配合 `Pandas` 来创建简单的条形图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = {'Category': ['A', 'B', 'C', 'D'],
        'Values': [3, 7, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.bar(df['Category'], df['Values'])
plt.title('Simple Bar Chart')
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')
plt.show()

该例子展示了怎样从字典构建 DataFrame 并将其用于绘图[^1]。

#### 利用 Plotly 创建交互式太阳爆发图(Sunburst Charts)
对于更复杂的视觉效果，比如层次结构的数据表示，则可采用 Plotly 库中的 Sunburst 图表功能。这类图表非常适合用来展现多级分类信息及其比例关系[^2]:

import plotly.express as px

data_frame = dict(
    character=["Eve", "Cain", "Seth", "Enos", "Noam", "Abel", "Awan", "Enoch"],
    parent=["", "Eve", "Eve", "Seth", "Seth", "Eve", "Eve", "Awan"],
    value=[10, 14, 12, 10, 2, 6, 6, 4])

fig = px.sunburst(
    data_frame,
    names='character',
    parents='parent',
    values='value'
)
fig.show()

这段代码片段说明了如何定义父子节点间的关系以及各自对应的数值，并最终呈现出一个具有互动性的图形界面。

#### 实战项目：销售数据分析报告
为了更好地掌握实际应用技能，在完成上述基本操作之后，建议尝试参与一些小型项目。例如基于某公司过去一年内的月度销售额记录来进行分析并生成一份详细的报表。这不仅涉及到了时间序列的处理还可能涉及到趋势预测等内容[^3].