
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










