张教授: 小李，最近医学院的数据量越来越大了，我们怎么才能更直观地分析这些数据呢？
小李: 张教授，我们可以试试使用大数据可视化技术。这样不仅能快速查看数据趋势，还能发现隐藏的模式。
张教授: 好主意！你能不能给我一个简单的例子？
小李: 当然可以。比如我们可以通过Python的Matplotlib库来绘制一些基础图表。下面是一个示例代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 模拟医学研究数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
# 创建图形并绘图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(x, y, label='Sin Curve')
plt.title('Medical Data Visualization')
plt.xlabel('Time (seconds)')
plt.ylabel('Value')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
张教授: 这个代码看起来不错，但如果我们有更大的数据集怎么办？
小李: 对于大规模数据集，我们可以使用D3.js这样的JavaScript库。它非常适合构建交互式的可视化界面。这里是一个简单的HTML页面示例：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<script src="https://d3js.org/d3.v6.min.js"></script>
</head>
<body>
<div id="chart"></div>
<script>
var data = [10, 20, 30, 40, 50];
var svg = d3.select("#chart")
.append("svg")
.attr("width", 500)
.attr("height", 300);
svg.selectAll("rect")
.data(data)
.enter()
.append("rect")
.attr("x", function(d, i) { return i * 70; })
.attr("y", function(d) { return 300 - d * 6; })
.attr("width", 50)
.attr("height", function(d) { return d * 6; })
.style("fill", "steelblue");
</script>
</body>
</html>
张教授: 真是太棒了！有了这些工具，我们的数据分析工作会更加高效。
小李: 是的，而且这些工具还能帮助我们更好地向学生和研究人员展示复杂的数据关系。
张教授: 那么，你觉得我们应该如何选择合适的可视化工具呢？
小李: 我认为这取决于数据的规模和复杂性。对于小规模数据，Python库如Matplotlib或Seaborn就足够了；而对于大规模且需要交互式功能的数据，则应该考虑D3.js或其他高级工具。
张教授: 明白了，谢谢你的建议，小李。
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