Alice:
嗨Bob，最近我在思考如何将我们学校的课程成绩数据进行可视化分析，以便更好地了解学生的学习情况。
Bob:
听起来很有趣！我们可以使用Python来完成这个任务。Python有很多强大的库可以帮助我们进行数据处理和可视化，比如pandas和matplotlib。
Alice:
那我们从哪里开始呢？
Bob:
首先我们需要获取数据。假设我们有一个CSV文件，里面包含了每个学生的学号、姓名和各科成绩。
Alice:
好的，那么接下来我们应该怎么做？
Bob:
我们可以使用pandas读取CSV文件，并进行一些基本的数据清洗。下面是一个简单的例子：
import pandas as pd
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('student_scores.csv')
# 查看数据前几行
print(data.head())
]]>
Alice:
这看起来很简单。然后我们怎么进行可视化呢？
Bob:
我们可以使用matplotlib来创建图表。例如，我们可以绘制一个柱状图来显示每门课的平均分数。
import matplotlib.pyplot as plt
# 计算每门课程的平均分数
avg_scores = data.mean()
# 绘制柱状图
avg_scores.plot(kind='bar')
plt.title('Average Scores per Course')
plt.xlabel('Courses')
plt.ylabel('Scores')
plt.show()
]]>
Alice:
太棒了！这样我们就能够直观地看到哪些课程的成绩较高，哪些较低，从而为学校提供改进措施。
Bob:
没错，这种方法不仅有助于理解数据，还能帮助决策者做出更明智的选择。
