案例 3 海洋温度、盐度和流速变化趋势图
【案例简介】
本案例通过使用 Python 编程语言展示了一个完整的海洋气象数据处理和可视化流程。
它首先利用随机数生成技术，模拟了海洋温度、盐度和流速等数据，并将这些数据保存为 CSV
文件。接着，借助 Pandas 库，对数据进行整理、排序和保存，确保数据结构完整。随后，
通过 Matplotlib 库，将生成的数据以折线图的形式进行可视化呈现，展示了随着时间的推
移海洋气象数据的变化趋势。
这个案例的功能在于：
数据生成和处理： 它模拟了海洋气象数据的生成和处理过程，展示了如何使用 Python
生成随机数据、利用 Pandas 库进行数据整理和保存。
数据可视化： 通过 Matplotlib 库，将生成的数据以图表形式展示出来，揭示了海洋温
度、盐度和流速的变化趋势，使数据更加直观和易于理解。
实际应用模拟： 虽然数据是随机生成的，但这个案例模拟了实际应用中对海洋气象数
据的处理和分析，为实际数据分析提供了一个初步的框架。
这个案例的意义在于：
学习数据处理和可视化： 它提供了一个综合性的实践机会，让学习者学会如何使用
Python 处理数据、保存至文件，并通过可视化工具展示数据。
培养实际问题解决能力： 通过模拟实际应用，学习者能够培养解决问题的能力，理解
数据在不同时间尺度上的变化情况。
初步了解数据分析流程： 这个案例展示了数据分析的基本流程，从数据生成、整理到
可视化，为学习者进一步深入数据分析打下基础。
综上所述，这个案例为初学者提供了一个实际应用场景，让他们通过动手实践掌握数据
处理和可视化的关键技能，为日后更深入的数据分析学习奠定了基础。
【相关知识】
本案例实践涉及 Pandas 数据分析和处理库、NumPy 科学计算库、Matplotlib 数据可视
化库、Random 生成随机数功能等基本知识，下面将分别进行介绍。
1. 安装第三方库
本案例需要用到 Pandas、Numpy 和 Matplotlib 等第三方库，安装时，在 cmd 命令行窗
口键入命令：pip install + 要安装的模块名称。
(1) 安装 Pandas
命令：pip install pandas
(2) 安装 Numpy 库
命令：pip install numpy
(3) 安装 matplotlib 库
命令：pip install matplotlib
2. Pandas 数据分析和处理库
Pandas（Python Data Analysis Library）是一个开源的 Python 库，专门用于数据分析和
