小李（学生）: 老师，我最近在做一个项目，想利用大数据可视化平台来分析我们学校的数据，但是不知道从哪里开始。
老张（教授）: 嗯，这是一个很好的想法。首先，我们需要确定数据来源。比如，我们可以从学校的教务系统获取学生成绩数据。
小李: 那怎么采集这些数据呢？
老张: 我们可以通过编写一个简单的Python脚本来定期从教务系统的API接口获取数据。这里是一个示例代码：
import requests
def fetch_data():
url = "http://jiaowu.example.edu/api/v1/grades"
response = requests.get(url)
return response.json()
grades = fetch_data()
print(grades)
小李: 这样我们就有了原始数据，接下来怎么做呢？
老张: 接下来，我们需要对数据进行清洗和处理。我们可以使用Pandas库来处理这些数据。
import pandas as pd
def clean_data(data):
df = pd.DataFrame(data)
# 假设数据中有空值需要填充
df.fillna(0, inplace=True)
return df
cleaned_grades = clean_data(grades)
print(cleaned_grades)
小李: 数据处理完毕后，我们应该怎么展示这些数据呢？
老张: 对于数据展示，我们可以使用Matplotlib或Seaborn这样的库来制作图表。让我们看看如何使用Matplotlib来绘制成绩分布图。
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_data(df):
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.hist(df['score'], bins=20, color='blue', alpha=0.7)
plt.title('Score Distribution')
plt.xlabel('Scores')
plt.ylabel('Number of Students')
plt.grid(True)
plt.show()
plot_data(cleaned_grades)
小李: 太棒了！这样我们就能直观地看到学生的成绩分布情况了。