小明：最近我要做一个数据分析的报告，但总觉得图表太枯燥了，怎么能让它更吸引人呢？
小李：你可以试试数据可视化。比如用Matplotlib或者Seaborn来生成图表，这样看起来更直观。
小明：那怎么让这些图表在演示中更有表现力呢？
小李：可以考虑用Jupyter Notebook做演示，支持代码和图表一起展示，还可以添加注释和讲解。
小明：听起来不错，能给我一个例子吗？
小李：当然可以，下面是一个简单的例子：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y, label='Sine Wave')
plt.title('Sine Wave Visualization')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.legend()
plt.show()
小明：这个代码运行后会显示一个正弦波的图表，对吧？
小李：没错，这就是基本的数据可视化。如果你在演示中使用Jupyter Notebook，观众可以直接看到结果，还能理解代码逻辑。
小明：那如果我想让图表更动态一点呢？
小李：你可以尝试用Plotly库，它支持交互式图表，观众可以缩放、悬停查看数据点。
小明：明白了，看来数据可视化和演示是相辅相成的，我得好好学习一下这些工具。
小李：没错，掌握这些技能会让你的演示更加专业和有说服力。
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