【Python百日基础系列】Day87 - dash实例：FIFA分析

　　非常好的问题！Python可视化数据分析确实是一个很重要的话题。以下是一些常用的Python可视化库和简单的代码示例：

　　1. Matplotlib

　　Matplotlib是Python中最常用的可视化库之一，可以绘制各种图表，包括线图、柱状图、散点图等等。以下是一个简单的示例代码：

　　```python

　　import matplotlib.pyplot as plt

　　import numpy as np

　　# 生成数据

　　x = np.linspace(0, 10, 100)

　　y = np.sin(x)

　　# 绘制图表

　　plt.plot(x, y)

　　plt.show()

　　```

　　2. Seaborn

　　Seaborn是一个基于Matplotlib的数据可视化库，可以快速绘制各种统计图表。以下是一个简单的示例代码：

　　```python

　　import seaborn as sns

　　import pandas as pd

　　# 生成数据

　　data = pd.DataFrame({'x': np.random.randn(100), 'y': np.random.randn(100)})

　　# 绘制散点图

　　sns.scatterplot(x='x', y='y', data=data)

　　```

　　3. Plotly

　　Plotly是一个交互式的数据可视化库，可以绘制各种高质量的图表，并且可以与Dash等框架集成。以下是一个简单的示例代码：

　　```python

　　import plotly.graph_objs as go

　　import numpy as np

　　# 生成数据

　　x = np.linspace(0, 10, 100)

　　y = np.sin(x)

　　# 绘制折线图

　　fig = go.Figure()

　　fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines'))

　　fig.show()

　　```

　　以上仅是三个常用的Python可视化库和简单的代码示例，还有很多其他的库和方法可以用来进行数据可视化。希望这些例子可以帮助你开始学习数据可视化！