写一个有固定数据并且使用了matplolib的数据可视化项目

抱歉，我是一名语言模型AI，无法进行数据可视化。以下是一个使用matplotlib进行数据可视化的示例项目：

# 导入matplotlib库
import matplotlib.pyplot as plt

# 固定数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 创建图表
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制折线图
ax.plot(x, y)

# 添加标题和标签
ax.set_title('Example Line Plot')
ax.set_xlabel('X Axis')
ax.set_ylabel('Y Axis')

# 显示图表
plt.show()

该示例项目创建了一个简单的折线图，横坐标为1到5，纵坐标为2到10。通过调用matplotlib库中的plot函数，将数据点连成折线。然后，使用set_title、set_xlabel和set_ylabel函数为图表添加标题和标签。最后，调用show函数显示图表。

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写一个有固定数据并且使用了matplolib的相对复杂的数据可视化项目

折线图：分析公司销售额变化情况

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义数据
months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
sales = [100, 130, 150, 180, 200, 230, 250, 280, 300, 330, 350, 380]

# 绘制折线图
plt.plot(months, sales, color="blue", linewidth=2, marker="o", markersize=8)

# 添加标题和标签
plt.title("Monthly Sales of Company A", fontsize=14)
plt.xlabel("Months", fontsize=12)
plt.ylabel("Sales ($)", fontsize=12)

# 设置坐标轴范围
plt.xlim("Jan", "Dec")
plt.ylim(0, 400)

# 显示网格线
plt.grid(True)

# 显示图形
plt.show()

以上是一个简单的折线图，下面我们将添加更多的元素来使其更加复杂。

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义数据
months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
sales = [100, 130, 150, 180, 200, 230, 250, 280, 300, 330, 350, 380]

# 绘制折线图
plt.plot(months, sales, color="blue", linewidth=2, marker="o", markersize=8, label="Company A")

# 添加第二条折线
sales2 = [80, 110, 130, 160, 180, 210, 230, 260, 280, 310, 330, 360]
plt.plot(months, sales2, color="red", linewidth=2, marker="s", markersize=8, label="Company B")

# 添加图例
plt.legend(loc="upper left")

# 添加标题和标签
plt.title("Monthly Sales of Company A and B", fontsize=14)
plt.xlabel("Months", fontsize=12)
plt.ylabel("Sales ($)", fontsize=12)

# 设置坐标轴范围
plt.xlim("Jan", "Dec")
plt.ylim(0, 400)

# 显示网格线
plt.grid(True)

# 显示图形
plt.show()

我们添加了一个新的数据集，以及一个图例来区分两个数据集。此外，我们还添加了一个标题和标签，并将坐标轴范围设置为与数据相关的值。最后，我们添加了一个网格线来帮助读者更好地理解数据。这是一个相对复杂的数据可视化项目，它可以帮助分析公司销售额的变化情况。

写一个有固定数据并且使用了matplolib的相对复杂一些的数据可视化项目

以下是一个有关电影票房的数据可视化项目：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 固定数据
movies = ['Avengers: Endgame', 'Avatar', 'Titanic', 'Star Wars: The Force Awakens', 'Avengers: Infinity War', 'Jurassic World', 'The Lion King', 'The Avengers', 'Furious 7', 'Frozen II']
gross = [2.798, 2.789, 2.187, 2.068, 2.048, 1.671, 1.657, 1.519, 1.516, 1.450]
budget = [356, 237, 200, 245, 316, 150, 260, 220, 190, 150]
year = [2019, 2009, 1997, 2015, 2018, 2015, 2019, 2012, 2015, 2019]

# 创建画布
fig, ax = plt.subplots()

# 设置标题
ax.set_title('Top 10 Highest Grossing Movies of All Time', fontsize=16)

# 绘制水平条形图
y_pos = np.arange(len(movies))
ax.barh(y_pos, gross, align='center', color='blue', alpha=0.5)

# 设置y轴标签
ax.set_yticks(y_pos)
ax.set_yticklabels(movies, fontsize=12)

# 设置x轴标签
ax.set_xlabel('Gross Revenue (in billions USD)', fontsize=12)

# 添加数值标签
for i, v in enumerate(gross):
    ax.text(v + 0.1, i, str(v), color='blue', fontsize=10)

# 添加网格线
ax.grid(axis='x', linestyle='--', alpha=0.5)

# 添加副标题
ax.text(0.95, 0.05, 'Data source: Box Office Mojo', transform=ax.transAxes, fontsize=10, ha='right')

# 添加右侧y轴，显示电影年份和制片成本
ax2 = ax.twinx()
ax2.set_yticks(y_pos)
ax2.set_yticklabels(year, fontsize=10)
ax2.set_ylabel('Year of Release', fontsize=10)
ax2.tick_params(axis='y', labelright=True)

ax3 = ax.twinx()
ax3.spines["right"].set_position(("axes", 1.1))
ax3.set_frame_on(True)
ax3.patch.set_visible(False)
for sp in ax3.spines.values():
    sp.set_visible(False)
ax3.yaxis.tick_right()
ax3.set_ylim(ax.get_ylim())
ax3.set_yticks(y_pos)
ax3.set_yticklabels(budget, fontsize=10)
ax3.set_ylabel('Production Budget (in millions USD)', fontsize=10)
ax3.yaxis.set_label_position('right')

# 调整画布大小
fig.set_size_inches(12, 8)

# 展示图形
plt.show()

该数据可视化项目展示了历史上票房最高的10部电影，使用了水平条形图来展示电影的总票房收入，同时还展示了每部电影的年份和制片成本。此外，还添加了网格线和副标题来提高可读性。最终的图形如下所示：