数据可视化在学生学习中的应用

小明：最近老师布置了一个数据分析的作业，我有点不知所措。

小李：你可以尝试用数据可视化来帮助理解数据。比如用Python的Matplotlib或Seaborn库。

小明：那你能给我举个例子吗？

小李：当然可以！下面是一个简单的例子，展示如何用Matplotlib绘制学生成绩分布图。

小明：这段代码是做什么的？

小李：它会生成一个随机的学生成绩列表，然后用直方图展示成绩的分布情况。

小明：看起来很直观，这样我就能更快地看出哪些分数段的学生最多了。

小李：没错，这就是数据可视化的优势。你还可以用其他类型的图表，比如折线图、饼图等。

小明：那我可以试试用Seaborn来画更漂亮的图表吗？

小李：当然可以！Seaborn是基于Matplotlib的，功能更强大，而且默认风格更美观。

小明：谢谢你，我现在对数据可视化更有信心了。

小李：不客气，多实践几次，你会越来越熟练的。

以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成100名学生的随机成绩
scores = np.random.randint(50, 100, size=100)

# 绘制直方图
plt.hist(scores, bins=10, color='skyblue', edgecolor='black')
plt.title('Student Score Distribution')
plt.xlabel('Score')
plt.ylabel('Number of Students')
plt.show()