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行走于数据世界，我有两样神器——Tableau与Matplotlib。它们助我应对各种数据可视化的挑战。
Tableau，是BI领域的翘楚，其可视化技术可与PowerBI媲美。它的界面简单却充满智慧，一拖一放间，即可随心所欲地定制各种视图、布局、形状和色彩。
Tableau如同斯坦福大学的奇才所铸的神兵，分析结构化数据如风驰电掣。瞬息之间，便能呈现出美轮美奂的图表、坐标图、仪表盘与报告。
对于趋势图，它如同镜，揭示数据走势的奥秘。
折线图以轻功之态描绘数据的连续变化。
柱形图则以剑法之形刻画事件的演变。
堆积图展现部分比重及其变化之势，如内功的修炼。
频数图是武林人比较武艺的法宝。
而柱形图与条形图则如裁判般清晰展现各项目数值的高低。
借助频数图，你能迅速洞察各数值的强弱。
再来说说结构图，它们是揭露数据内部结构的秘籍。
饼图、圆环图、树图、旭日图等，层层揭示各部分在整体中的比重。
分布图则是探索数据分布奥秘的法宝。
柱形图与条形图如武林高手之剑招，描绘数据分布；散点图如星斗般点缀数据分布点；地图则如江湖地图，标示数据分布情况。
相关图与散点图等则揭示数据间的微妙关系。
Matplotlib，与Tableau不同，它是Python武林中专精于绘图的侠客。
它身为众多绘图库中的佼佼者，其影响力不可小觑。
像seaborn、cartoony等门派，均以Matplotlib为基石。
Matplotlib于2003年由John D. Hunter于世，经过多年磨砺与完善，已成为Python科学可视化的重要工具。
它曾助力揭示诸多科学奥秘，如的神秘影像和引力波的存在。
Matplotlib之图由多层元素构成，遵循构图逻辑，终成眼前实际图形。
Matplotlib亦是绘制股市K线图的利器，便捷之至。
对于科研与量化监测而言，这两大神兵利器得心应手。
- 科研为国分忧，创新与民造福 -
天气炎热，蝉鸣四起。
知了也来凑热闹了，一只、两只地叫个不停。
这给我们的家庭带来了不少欢乐。
小家伙激动得半夜还睡不着呢。