引言
生成式 BI（Generative BI，GenBI）通过天然语言交互和自动化内容生成，革新了数据分析和贸易智能（BI）范畴。用户可以通过天然语言提问，GenBI 系统自动生成相应的 SQL 查询、获取数据，并以可视化图表、表格、天然语言摘要等情势出现分析结果。
可视化是 GenBI 的关键环节，它将数据分析结果以直观易懂的方式出现给用户，帮助用户快速理解数据、发现洞察、做出决策。那么，在 GenBI 中，如何进行可视化呢？是使用 Python 的 Matplotlib 库，还是直接生成 HTML 代码，或者有其他更好用的工具？
本文将深入探究 GenBI 可视化的各种方案，比较它们的优缺点，并通过丰富的代码示例和表格进行阐明，帮助读者选择最得当自己需求的可视化方法。
1. GenBI 可视化方案概述
在 GenBI 中，可视化方案可以大致分为以下几类：
- 基于 Python 可视化库：
- Matplotlib: Python 中最底子、最常用的绘图库，可以生成各种静态图表。
- Seaborn: 基于 Matplotlib 构建
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