随着航天技术的发展，航天任务产生的数据量呈指数级增长。为了更好地理解和分析这些复杂的数据，我们引入了大数据可视化平台。
在本例中，我们将使用Python语言结合Pandas库进行数据处理，并利用Matplotlib库进行数据可视化。假设我们有一组来自航天器传感器的数据文件，包含温度、湿度等参数。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据文件
data = pd.read_csv("sensor_data.csv")
# 查看数据前几行
print(data.head())
# 绘制温度随时间变化图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data['time'], data['temperature'], label='Temperature')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Temperature (°C)')
plt.title('Temperature over Time')
plt.legend()
plt.show()
# 绘制湿度随时间变化图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data['time'], data['humidity'], label='Humidity')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Humidity (%)')
plt.title('Humidity over Time')
plt.legend()
plt.show()
以上代码首先导入必要的库，然后读取CSV格式的数据文件。接下来，我们绘制了温度和湿度随时间变化的图表。通过这样的可视化方式，我们可以直观地看到航天器在不同时间段内的环境状况，有助于进一步分析和决策。
此外，还可以使用更高级的可视化工具如Bokeh或Plotly，它们支持交互式图表，可以提供更加丰富的用户体验。
