小明：最近我在研究大数据可视化平台，听说它在航天领域也有应用？
小李：是的，航天领域每天都会产生大量数据，比如卫星遥感、飞行器状态监测等，这些数据需要高效地处理和展示。
小明：那具体是怎么操作的呢？有没有什么工具可以推荐？
小李：常用的是Tableau、Power BI，不过如果想自己开发一个平台，Python的Matplotlib、Seaborn、Plotly都是不错的选择。
小明：能给我看看代码示例吗？
小李：当然可以。下面是一个使用Plotly进行数据可视化的简单例子：
import plotly.express as px
import pandas as pd
# 假设我们有一个包含航天器位置的数据集
data = {
'Mission': ['Apollo 11', 'Voyager 1', 'ISS'],
'Latitude': [30.5, -40.2, 40.7],
'Longitude': [-97.8, -60.5, -73.9]
}
df = pd.DataFrame(data)
fig = px.scatter_geo(df, lat='Latitude', lon='Longitude', hover_name='Mission')
fig.show()
小明：这个例子很直观！那如果数据量很大，应该怎么优化？
小李：对于大规模数据，可以使用Dask或Spark来分布式处理，再结合Elasticsearch做索引，最后用Kibana进行可视化展示。
小明：明白了，大数据可视化平台确实对航天数据分析帮助很大。
小李：没错，它让复杂的数据变得清晰易懂，为决策提供有力支持。
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