我又以不算很拖延地频率，更新这一篇啦，这是实战篇，以我的真实需求出发（读研数据处理以及生信处理后的大数据的图文展示），进行详细的演示（温馨提示，一定要安装好python环境哦，详见上两篇）
难点来了：我们并没有专业的编码能力？！那，借助工具啦，感谢科技的发展，我现在已经无痛使用科技助力，推荐deepseek，因其逻辑性强，编程能力相当出色，是当前大语言模型中编程能力较强的梯队之一，别的AI 编程我还没试过，有更好用的欢迎小伙伴推荐~
在当代AI时代，信息多到乱人眼，上次看到一句话比较喜欢，也推荐给大家
不论什么时候，使用什么工具，都要保持批判性思维，对获得的信息多一份审核，要有从证据和逻辑去辨别的能力
聊聊这句话，是因为我见到过有使用AI写编码失败的案例，就是频繁与AI对需求，浪费大量时间，忘记使用AI的初衷了。希望大家都可以驱使AI助力，而非做AI的奴隶。
一、科研/测序数据：工具安装
工欲善其事必先利其器，在测试之前先来了解一下什么是IDE以及4个常用库
IDE：集成开发环境Integrated Development Environment，即写代码+运行+调试+管理的一站式工具，是一类软件的统称。
举例1：PyCharm：出生即是IDE，所有功能都已配好；VS Code：出生只是编辑器，按照所需安装插件，装完插件后变成"类IDE"
举例2：IDE类似“汽车”，pycharm类似“特斯拉”，VS code就类似普通车，但你能拆掉外壳、换上履带、加装机械臂、刷各种固件，变成想要的可接近“好车”的功能形态）。上述举例仅供理解
哪4个库？numpy、pandas、scipy、matplotlib，这四个库的含义如下：
Pandas：管数据，提供表格与数据处理，读取CSV 文件（pd.read_csv）得到 DataFrame
Numpy：算数据，多维数组对象（ndarray）和基础数学运算（加减乘除、矩阵乘法、排序）
Scipy：高级算数据，高级科学计算模块，如数值积分、优化、信号处理、统计检验等，应用：物理模拟（求导弹轨迹）、生物信息学（基因序列分析）、金融模型校准
Matplotlib：看数据，把数据变成图表（折线图、柱状图、散点图、饼图等）
步骤一：安装numpy、pandas、scipy、matplotlib第三方库，在VS code终端输入下列代码，Enter：
pip install numpy pandas scipy matplotlibpip install openpyxl
等待安装完成，看到类似这样的提示就成功了，即每个库都有对应的版本：
Successfully installed numpy-1.26.0 pandas-2.1.0 scipy-1.11.0 matplotlib-3.10.9 （备注openpyxl是读写.xlsx文件）
步骤二：装完后，可进 Python 环境测试一下，没有报错就是装好了import numpy as npimport pandas as pdimport scipy as spimport matplotlib.pyplot as pltprint("全部导入成功！")
最后真实代码测试，需要测试代码的评论+私信哈。下篇会安排深度解析测试代码
关注我，一起学习呀~
