Python是一种通用编程语言，具有广泛的应用领域。其中之一就是数据分析和可视化。Python可以处理大量数据，并且提供了许多库和工具来帮助分析数据和创建可视化。
下面是一些常用的Python库和工具，用于数据分析和可视化：
- NumPy：用于科学计算的基础库。NumPy提供了数组对象、数学函数等功能，是很多其他数据分析库的基础。
- Pandas：用于数据处理和分析的库。Pandas提供了DataFrame对象，可以用来处理结构化数据。
- Matplotlib：用于创建静态图表的库。Matplotlib可以绘制各种类型的图表，例如折线图、散点图、柱状图等。
- Seaborn：基于Matplotlib的库，提供了更高级的统计可视化功能。Seaborn可以创建热力图、密度图、箱线图等。
- Plotly：用于创建交互式图表的库。Plotly支持多种类型的图表，例如散点图、条形图、饼图等，并且可以进行缩放、旋转等交互操作。
- Bokeh：也是一个用于创建交互式图表的库。Bokeh提供了多种工具，例如框选、悬停、缩放等，可以增强用户的交互体验。
这些库和工具可以帮助Python用户进行数据分析和可视化，使得处理大量数据变得更加容易。无论是初学者还是专业人士，都可以使用Python进行数据分析和可视化。
例如我们现在用Python来完成一个可视化图表的制作。
我们先准备2列数据。
姓名 1月
汪小菲 18365
赵晓蒙 16472
韩成哲 18700
刘婷 11206
金颖 16064
崔丽 19400
任峰 13887
张华 11071