在Python中，有许多库可以用于数据可视化。以下是使用两个流行的库（matplotlib和seaborn）进行数据可视化的简单示例。请注意，您需要根据自己的数据集来调整这些代码。此外，您需要安装这些库，可以通过pip install命令来安装它们。例如，安装matplotlib的命令是 `pip install matplotlib`。
这是一个使用matplotlib进行简单数据可视化的例子：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
# 使用matplotlib进行数据可视化
plt.plot(x, y)
plt.title('Simple Visualization with Matplotlib')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
plt.show()
```
这是一个使用seaborn进行数据可视化的例子：
首先，让我们使用pandas创建一个简单的DataFrame：
```python
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建数据字典并创建DataFrame
data = {'Class': ['Class 1', 'Class 2', 'Class 3', 'Class 4'],
'Values': [10, 20, 30, 40]}
df = pd.DataFrame(data)
```
然后我们可以使用seaborn的barplot函数来可视化这些数据：
```python
sns.barplot(x='Class', y='Values', data=df)
plt.title('Simple Visualization with Seaborn')
plt.show()
```
这两个例子只是基础的开始。这些库支持各种复杂的数据可视化技术，包括散点图，箱线图，直方图，热图等等。你可以根据你的需求选择适合的图形和库。