小明: 嗨，小红，我最近在处理一些厂家的数据，想要把这些数据以图表的形式展现出来，你觉得应该怎么做呢？
小红: 哦，这很简单！我们可以使用Python中的Matplotlib库来完成这个任务。首先，你需要安装Matplotlib，如果你还没有安装的话。
小明: 好的，我已经安装好了。现在我们该怎么做呢？
小红: 首先，我们需要导入必要的库，并读取你的数据文件。假设你有一个CSV文件，里面包含了不同厂家的销售数据。
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('manufacturer_sales.csv')
# 显示数据前几行
print(data.head())
]]>
小明: 看起来数据已经成功读取了。接下来我们应该怎么创建图表呢？
小红: 我们可以创建一个条形图来显示每个厂家的销售情况。让我们试试吧。
# 创建条形图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(data['Manufacturer'], data['Sales'])
plt.xlabel('Manufacturer')
plt.ylabel('Sales')
plt.title('Sales by Manufacturer')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()
]]>
小明: 太棒了！条形图看起来非常直观。我还想尝试一下其他类型的图表，比如折线图。
小红: 当然可以！折线图可以很好地展示时间序列数据的变化趋势。假设你的数据还包括日期信息，我们可以这样做：
# 创建折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data['Date'], data['Sales'])
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Sales')
plt.title('Sales Trend Over Time')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()
]]>
小明: 这真是太有用了！谢谢你的帮助，小红！
小红: 不客气，随时欢迎！希望这些图表能帮助你更好地理解和分析你的数据。