Alice: 嘿，Bob！最近我在研究如何将数据可视化与知识库结合起来。你觉得这个方向有潜力吗？
Bob: 当然有！数据可视化可以帮助我们更好地理解复杂的数据集，而知识库则能存储和管理这些数据。两者结合，可以让我们更高效地分析和决策。
Alice: 那么，我们应该从哪里开始呢？我听说Python有很多强大的库可以用来做数据可视化。
Bob: 没错！比如Matplotlib，它是一个非常流行的绘图库。我们可以用它来绘制各种图表。比如，先创建一个简单的折线图。
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('简单折线图')
plt.show()
Alice: 这个折线图看起来不错！但是，如果我们要存储更多的信息，该怎么办呢？
Bob: 这时候就可以引入知识库的概念了。我们可以使用SQLite这样的轻量级数据库来存储数据。
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('data.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS data (id INTEGER PRIMARY KEY, x REAL, y REAL)''')
cursor.execute("INSERT INTO data (x, y) VALUES (?, ?)", (1, 2))
conn.commit()
conn.close()
Alice: 现在我们有了数据存储的地方，如何让它们结合起来呢？
Bob: 我们可以从数据库中提取数据并进行可视化。比如，读取数据库中的数据并重新绘制折线图。
import sqlite3
import matplotlib.pyplot as plt
conn = sqlite3.connect('data.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT x, y FROM data")
rows = cursor.fetchall()
x, y = zip(*rows)
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('从数据库读取的折线图')
plt.show()
conn.close()
Alice: 这样一来，我们就实现了数据可视化与知识库的结合！感觉非常实用。
Bob: 是的，这种结合不仅提升了数据分析的效率，还增强了数据的可追溯性和管理能力。继续深入学习吧！