读取文件 movies revenue_ starring_1950_2010_profit.csv，首先按照电影 title 升序 排序，然后分别可视化显不电影的 Stauring Actors Popularity、Profit 的值，每幅图均包括图例、图标题，又轴刻度值为电影 title 且斜 45°显示（为了品示美观，可以将电影 title 每隔若千个抽样显示），每幅图曲线颜色分别为红色、绿色；每幅图分别保存为png 图片 保存，分辨率为 400 dpi, png 图片命名分别为 movies _protit_1950_2010.pmg、movies_starpopularity _1950_2010.png。

好的，我会按照您的要求完成这个任务。首先，您需要安装 pandas、matplotlib 库。您可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas matplotlib

然后，您可以使用以下代码实现您的要求：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 读取数据
data = pd.read_csv('movies revenue_ starring_1950_2010_profit.csv')

# 按照电影 title 升序排序
data = data.sort_values('Title')

# 生成电影 title 刻度
xticks = np.arange(0, len(data), 1000)
xticklabels = data.iloc[xticks]['Title'].tolist()
xticklabels[1::2] = ''

# 可视化 Stauring Actors Popularity
plt.plot(data['Stauring Actors Popularity'], color='r')
plt.xticks(xticks, xticklabels, rotation=45)
plt.xlabel('Movie Title')
plt.ylabel('Stauring Actors Popularity')
plt.legend()
plt.title('Movies Star Popularity (1950-2010)')
plt.savefig('movies_starpopularity_1950_2010.png', dpi=400)
plt.show()

# 可视化 Profit
plt.plot(data['Profit'], color='g')
plt.xticks(xticks, xticklabels, rotation=45)
plt.xlabel('Movie Title')
plt.ylabel('Profit')
plt.legend()
plt.title('Movies Profit (1950-2010)')
plt.savefig('movies_profit_1950_2010.png', dpi=400)
plt.show()

请将代码保存为 Python 文件并在与数据文件相同的目录下运行。这段代码会生成两张 PNG 图片，分别保存为 `movies_starpopularity_1950_2010.png` 和 `movies_profit_1950_2010.png`。