这是一个由纯 Python 代码配合 CSV 格式数据生成的可视化图表。
为避免全局环境依赖冲突，建议使用虚拟环境管理工具。如今的标配是 Conda（虚拟环境）+ VS Code（编辑器）。本文将介绍如何从零开始配置一个纯净、专业的 Python 数据可视化环境。
步骤 0：Conda 简介
什么是 Conda？
如果将 Python 库直接安装在电脑的全局环境中，不同项目所需的库版本可能会发生冲突，导致系统不稳定。
Conda 的优势在于它能创建相互隔离的虚拟环境。每个环境拥有独立的 Python 解释器和库文件，互不干扰。此外，Conda 不仅能管理 Python 包，还能处理 C/C++ 等底层复杂依赖。
使用 Conda 创建名为 dataviz 的专属可视化环境，指定 Python 版本为 3.10。
准备工作：打开 Anaconda Prompt
安装 Anaconda 或 Miniconda 后，在 Windows 开始菜单搜索并打开 Anaconda Prompt。不要使用系统自带的 cmd 或 PowerShell。
步骤 1：创建虚拟环境
在 Anaconda Prompt 终端中，输入以下命令创建一个名为 dataviz 的环境：
conda create -n dataviz python=3.10
激活成功后，命令行最前方会出现
(D:\conda_envs\dataviz)的字样，说明已进入专属环境。
等待加载完毕后，输入 y 确认。环境装好后，需要激活它：
conda activate dataviz
