张老师: 同学们，今天我们来学习一下如何使用Python进行大数据可视化。首先，我们来看一个例子，假设我们有一份学生的考试成绩数据，我们怎样才能更好地理解这些数据呢？
小明: 我知道，我们可以使用图表来展示这些数据，这样更直观。
张老师: 没错，小明。那么我们就来试试吧。首先我们需要导入一些必要的库，比如numpy和matplotlib。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
张老师: 然后我们创建一些模拟的数据。例如，我们有一个包含100名学生考试成绩的列表。
scores = np.random.normal(loc=75, scale=15, size=100)
张老师: 接下来，我们使用matplotlib来绘制这些数据。我们先绘制一个直方图来看看分数的分布情况。
plt.hist(scores, bins=10, edgecolor='black')
plt.title('Student Scores Distribution')
plt.xlabel('Score')
plt.ylabel('Number of Students')
plt.show()
张老师: 这样我们就能清楚地看到分数的大致分布情况了。接下来，我们还可以尝试绘制散点图来查看两个变量之间的关系。假设我们还有另一个关于学生学习时间的数据。
study_hours = np.random.uniform(low=1, high=10, size=100)
plt.scatter(study_hours, scores)
plt.title('Study Hours vs Scores')
plt.xlabel('Study Hours')
plt.ylabel('Scores')
plt.show()
小明: 原来如此，通过这些图表，我们可以很容易地看出学习时间和成绩之间的关系。
张老师: 正是这样。通过今天的学习，希望你们能够初步了解如何使用Python进行基本的大数据可视化，并且能够在今后的学习和工作中应用这些技能。