在旅游数据分析中，如何结合使用Matplotlib、Seaborn和Plotly这三种Python库来创建统计图形和交互式图表？请提供一个具体的应用案例。

在旅游数据分析的项目实践中，将Matplotlib、Seaborn和Plotly三种库结合起来使用，能够发挥各自的优势，实现更为丰富和直观的数据可视化效果。Matplotlib以其丰富的图表类型和高度的定制性为起点，Seaborn以其美观的默认样式和强大的统计图形为支撑，而Plotly则可以在此基础上增加交互性，使得图表更具有动态展示和探索数据的能力。

参考资源链接：[Python数据可视化：Matplotlib, Seaborn, Plotly在大数据分析中的应用](https://wenku.csdn.net/doc/1az6i2g25b?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，使用Pandas库来处理和准备旅游数据。例如，你可以使用Pandas读取CSV文件，清洗数据，处理缺失值，并进行初步的统计分析。

接下来，利用Matplotlib创建基本的统计图形。例如，绘制一个柱状图来展示不同目的地的游客人数，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 假设df是经过Pandas处理的DataFrame，包含目的地和对应的游客人数
destinations = df['destination']
tourists = df['tourists']

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(destinations, tourists, color='skyblue')
plt.xlabel('Destination')
plt.ylabel('Number of Tourists')
plt.title('Tourists per Destination')
plt.show()

然后，使用Seaborn来增强图形的美观性和信息量。例如，用Seaborn的分面功能展示不同年份的旅游趋势：

import seaborn as sns

plt.figure(figsize=(15, 8))
sns.catplot(x='destination', y='tourists', hue='year', kind='bar', data=df)
plt.title('Tourists Trend per Destination Over Years')
plt.show()

最后，利用Plotly创建一个交互式图表。例如，创建一个地图散点图，展示不同目的地的游客满意度评分，并允许用户通过悬停和缩放来探索数据：

import plotly.express as px

fig = px.scatter_mapbox(df, lat=

参考资源链接：[Python数据可视化：Matplotlib, Seaborn, Plotly在大数据分析中的应用](https://wenku.csdn.net/doc/1az6i2g25b?spm=1055.2569.3001.10343)