Python是一种高级编程语言，以其简洁易懂和可读性出名。在Python的编程领域里，存在着一种极具挑战性的编程挑战——百行代码。通过最多使用百行代码，实现一个功能复杂、效率优异的程序并成为Python的巨匠。在这里，我们为大家奉上一份完美的Python百行代码。

import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport numpy as npdata = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/gdppercap.csv')fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,7))# scatterplotax.scatter(data['gdpPercap'], data['lifeExp'])# labelsax.set_xlabel('GDP per Capita')ax.set_ylabel('Life Expectancy')ax.set_title('World Development in 2007')# removing top and right bordersax.spines['top'].set_visible(False)ax.spines['right'].set_visible(False)plt.show()

这段代码使用Python的dataframe库pandas、可视化库matplotlib和矩阵运算库numpy，将2007年世界各国的人均GDP和寿命数据，实现了一个简洁高效的数据可视化方案。

使用pandas库中的read_csv()函数，读取在线上已有的数据，将人均GDP和寿命数据读入dataframe数据类型。接着用matplotlib库，构建一个窗口容器，在其中创建一个散点图——通过scatter()函数画出GDP和寿命的关系。在aixs坐标系设置横纵坐标、设定图像的总标题，通过spines边缘控制方法隐藏顶部和右侧的边缘，美化散点图的呈现。最终通过show()函数将图像显示出来。

这段代码将数学和统计学特性和python自带的一些库相结合，用不到100行的代码实现了高效可视化，可谓是python星空里的璀璨明珠。