由于篇幅原因，我们重点介绍如何绘制以下哑铃图和坡度图，并解释如何使用plotnine库实现数据可视化。
数字供应链的第二个趋势是智能化。这包括智能供应链业务、智能供应链决策、智能供应链协作、实现人机合作。通过业务运行可视化、数据建模和人工智能技术，结合人工智能和生物智能，可以监控设备运行，根据收集到的信息分析和计划，通过独立分析和思考，不断学习，解决新问题，处理更复杂、更精益的供应链场景。
选择数据源的原始表，系统自动同步相应的数据结构 界面上可视化的数据节点处理(加工算子)，界面化完成模型处理 可用于输出标准的数据集 图表、报表、大屏幕、数据服务等场景
通过数字信贷融资业务系统的建设，一是通过可信数据和可视化实时操作波动监控，提高银行风险控制能力，实现精确风险控制，降低劳动力成本。二是有效提高融资效率，降低企业融资门槛和成本。通过精确的风险控制 现有强大的线下客户经理网络，交叉支持和交叉检查数据，为小微企业提供定制金融产品和定制利率的可能性。三是丰富政府的数据要素市场。以“产业链”逐步构建从皮革、布艺、五金等行业到商家运营的全链路数据要素 以“金融服务”的形式丰富数据要素市场，同时通过产品化、商业价值化，实现数据要素的可计价。
地理信息系统（GIS）：GIS技术可以将地理空间信息与属性数据相结合，实现空间数据的可视化。城市不同地区的特征和变化可以通过地图、图表等形式呈现出来。
哑铃图（Dumbbell plot）它是显示数据差异的可视化图表之一，适用于比较两个不同群体之间的差异或变化，如显示两个时间点或两个组的比较。哑铃图的形状与哑铃相似。两端有两个圆圈，中间的连接是一个线段。线段代表两组之间的差距，圆圈代表每组的具体值。哑铃图可以比较两组的数据，从而直观地看到两组在同一分类下的数据差异。
