小明：最近听说大数据可视化平台很火，你觉得它跟科学有啥关系？
小李：当然有关系！科学家们每天都在处理海量的数据，如果没有好的工具，这些数据就很难被理解和分析。
小明：那具体怎么用呢？比如我们做一个简单的数据分析项目吧。
小李：好啊。假设我们现在有一组气温数据，我们先用Python读取CSV文件，然后用Matplotlib进行可视化。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
data = pd.read_csv('temperature.csv')
# 绘制折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data['Date'], data['Temperature'], label='Daily Temperature')
plt.title('Daily Temperature Trend')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Temperature (°C)')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
]]>
小明：哇，这么简单就能看到趋势了！如果我想添加更多的功能，比如显示最高温和最低温呢？
小李：可以试试Seaborn库，它能帮我们快速绘制复杂的统计图表。
import seaborn as sns
# 绘制双线图
sns.set(style="whitegrid")
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.lineplot(x='Date', y='HighTemp', data=data, label='High Temp')
sns.lineplot(x='Date', y='LowTemp', data=data, label='Low Temp')
plt.title('High and Low Temperature Trends')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Temperature (°C)')
plt.legend()
plt.show()
]]>
小明：这下看起来更直观了！不过有时候数据量太大，可视化会不会很慢？
小李：确实如此。这时候可以考虑使用Dask或Pandas-Profiling等工具来优化性能。
小明：原来如此，看来大数据可视化真的离不开科学计算的支持。
小李：没错，科学与技术的结合让研究变得更加高效和精准。