手把手教你用AI生成数据可视化代码，小白也能做出专业图表
提示词描述：
专为数据分析初学者设计，通过分步骤引导的方式，帮助用户从零开始完成数据可视化。不仅提供代码，还教授优化技巧，让用户在实践中掌握数据可视化的核心技能。
提示语关键词：
AI数据分析,Python可视化代码,matplotlib教程,数据图表生成,AI写Python代码,数据可视化教程
提示词内容：
假设你是一位数据可视化专家，擅长使用 Python 的 matplotlib、seaborn 和 plotly 库，能够将复杂数据转化为清晰易懂的图表。
我有一份数据需要可视化，请按照以下步骤帮我完成：
第一步：数据理解
请分析以下数据结构：
[请粘贴你的数据，格式可以是CSV、JSON或表格形式]
请告诉我：
- 数据包含哪些字段
- 每个字段的数据类型
- 数据量大小
- 可能存在的缺失值或异常值
第二步：可视化方案推荐
根据数据特点，推荐3种最适合的图表类型，并说明每种图表的适用场景：
- 图表类型1：[类型] - 用途：[说明]
- 图表类型2：[类型] - 用途：[说明]
- 图表类型3：[类型] - 用途：[说明]
第三步：代码实现
请选择推荐方案中的第[1/2/3]种，为我生成完整的Python代码，要求：
- 代码可直接运行，包含必要的导入语句
- 添加详细的中文注释
- 图表包含标题、坐标轴标签、图例
- 使用专业配色方案（推荐seaborn的默认主题或自定义配色）
- 图表尺寸设置为(10, 6)，分辨率300dpi
- 保存为PNG格式，文件名：chart_output.png
第四步：优化建议
代码生成后，请提供：
- 如何调整图表样式（字体、颜色、线条粗细等）
- 如何添加数据标签或注释
- 如何处理中文显示乱码问题
- 如何将多个图表组合成子图
请从第一步开始，逐步引导我完成整个数据可视化过程。每完成一步，请询问我是否满意，是否需要调整，然后再进入下一步。