张老师: 小李，最近我们学校要开发一个教材管理系统，你对这个项目有什么想法吗？
小李: 老师，我觉得可以先从数据分析入手。我们可以利用Python做一些基础的数据统计和分析工作。
张老师: 好主意！比如我们需要统计每学期各科目的教材使用情况，你觉得怎么做比较好？
小李: 我建议使用Pandas库来读取和处理数据。首先，我们需要创建一个包含教材信息的CSV文件，例如科目名称、教材版本等。
小李: 这是教材信息的示例代码：
import pandas as pd
# 创建教材信息DataFrame
data = {
'Subject': ['Math', 'Physics', 'Chemistry'],
'Version': ['V1', 'V2', 'V3'],
'Year': [2020, 2021, 2022]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
张老师: 很好，这样我们就有了教材的基本信息。接下来呢？
小李: 接下来，我们可以使用Matplotlib进行可视化分析，比如绘制每年教材的使用趋势图。
小李: 这是绘制趋势图的代码：
import matplotlib.pyplot as plt
years = df['Year']
versions = df['Version']
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(years, versions, marker='o')
plt.title('Textbook Version Trends Over Years')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Version')
plt.grid(True)
plt.show()
张老师: 这样一来，我们就能够直观地看到教材的变化趋势了。但是，如果我们要进一步分析不同科目的教材使用频率呢？
小李: 可以使用Seaborn库来进行更复杂的统计分析。比如，我们可以统计每个科目教材的平均使用年限。
小李: 这是分析代码：
import seaborn as sns
sns.barplot(x='Subject', y='Year', data=df)
plt.title('Average Usage Duration of Textbooks by Subject')
plt.show()
张老师: 太棒了！这样我们就可以根据这些数据制定更合理的教材采购计划了。
小李: 是的，通过科学的方法和工具，我们可以更好地管理和优化教材资源。
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