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Python演示和工具指的是用Python语言编写的用于展示、调试或辅助开发的程序。

例如，Jupyter Notebook是一种常用的Python演示工具，它允许用户通过交互式的方式运行Python代码并直接查看结果。通过在Notebook中组合文本、代码和图像，用户可以创建交互式演示，以便展示数据分析或机器学习模型的结果。

另一个例子是Python调试器pdb，它允许用户在程序执行时暂停并检查变量的值、函数调用栈等信息。这对于调试复杂的程序非常有用。

还有一些辅助开发的工具，比如PyLint和Black。PyLint可以帮助用户检查代码中可能存在的错误和风格问题，而Black可以自动格式化Python代码，使其符合一致的样式规范。

以下是一个简单的使用Jupyter Notebook展示数据的例子：


import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制散点图
plt.scatter(data['x'], data['y'])
plt.title('Scatter Plot')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()


这段代码读取名为"data.csv"的文件中的数据，并将其绘制为散点图。用户可以在Notebook中执行这段代码，并立即看到结果，从而轻松地检查数据的分布情况。