小明：最近我在学院的课程中接触到了大数据可视化，感觉挺有意思的。你有了解过吗？
小李：是啊，我之前也做过一个项目，用Python的Matplotlib库来展示学生成绩分布。你想了解具体怎么操作吗？
小明：当然想！能给我看看代码吗？
小李：好的，这里是一个简单的例子，使用Pandas和Matplotlib绘制柱状图：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 模拟学生成绩数据
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '成绩': [85, 92, 78]}
df = pd.DataFrame(data)
# 绘制柱状图
plt.bar(df['姓名'], df['成绩'])
plt.xlabel('学生姓名')
plt.ylabel('成绩')
plt.title('学生成绩分布')
plt.show()
小明：原来如此，这个代码挺直观的。那如果我要做更复杂的可视化呢？比如热力图或者折线图？
小李：你可以用Seaborn或者Plotly库，它们支持更丰富的图表类型。例如，用Seaborn画热力图：
import seaborn as sns
import numpy as np
# 创建随机矩阵
data = np.random.rand(10, 10)
sns.heatmap(data, annot=True)
plt.show()
小明：太棒了！看来大数据可视化真的能帮助我们更好地理解数据。学院应该多开设相关课程。
小李：没错，掌握这些技能对未来的数据分析工作非常有帮助。
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