1. 数据处理基础
- Pandas和NumPy的应用：Pandas用于高效的数据操作和分析，而NumPy提供高效的数值计算和矩阵操作工具。这两个库是Python数据分析的基石。
- 内置数据处理模块：Python提供了如csv、json、pickle等内置模块，这些模块有助于处理常见数据格式，如CSV、JSON和Python对象。
2. 数据可视化入门
- 数据集选择：选择合适的数据集是数据可视化的第一步。例如，可以选择与人工智能相关的数据集，如数据科学、机器学习和深度学习的互联网搜索流行度数据。
- 使用Matplotlib进行基础可视化：Matplotlib是一个基本但功能强大的图形绘制库。它可以用于创建各种图形，如折线图、条形图、直方图等。
3. 高级数据可视化技术
- Seaborn的应用：Seaborn库基于Matplotlib，提供更高级的图形和一行代码生成复杂图形的能力。它适用于创建热图、配对图、联合图等。
- Bokeh的交互式图形：Bokeh是用于创建交互式图形的库，能够导出到HTML文档中，适用于网络共享。
4. 实际应用案例
- 给出具体的代码示例，展示如何使用这些库和技术处理和可视化数据。例如，如何使用Pandas读取数据，使用Matplotlib和Seaborn创建图形，以及如何用Bokeh生成交互式图形。
总结Python在数据处理和可视化中的强大功能，并鼓励读者动手实践，加深理解。
