Matplotlib 的高级图表用法，真的是提升可视化质量的一大利器。像人口趋势那种时间序列，用plt.plot()一画就出来，线条平滑、标注清晰，响应也快。基因表达数据量大？Seaborn 的 heatmap轻松搞定，调个cmap颜色方案还能提升观感，配上annot=True还能显示具体数值，阅读体验直接拉满。
Python 的pandas用起来也挺顺手，是读.xlsx文件，一行pd.read_excel('filename.xlsx')就能搞定，省心省力。记得用head()和info()先看看数据结构，字段一目了然，前少走弯路。
更高级的玩法也有，比如数据里带“地区”字段？直接上sns.pairplot()，一张图看多个变量关系，谁强谁弱立马知道。只要你善用diag_kind='kde'，还能顺便看到分布情况，起来事半功倍。
你要是平时也和我一样，常常和 Excel、数据打交道，这套搭配真的值得收藏。顺手贴几个相关资源链接，方便你深入挖掘：