Python作為一門高效易用的編程語言，可以幫助我們實現各種復雜的數據可視化操作，其中之一便是分時圖的展示。下面我們來看一下如何使用Python展示分時圖。

首先，我們需要使用pandas庫對數據進行處理，以便在可視化時提供更高效的支持。我們可以通過以下代碼將數據讀入DataFrame對象：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')

接下來，我們需要使用matplotlib包來繪制分時圖，在繪制之前，我們需要進行一些數據處理，包括計算出每個時間段的平均價格、最高價格和最低價格等信息，代碼如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
# 計算平均價格
data['mean'] = data[['open', 'close', 'high', 'low']].mean(axis=1)
# 計算最高價格和最低價格
data['min'] = data[['open', 'close', 'high', 'low']].min(axis=1)
data['max'] = data[['open', 'close', 'high', 'low']].max(axis=1)
# 將數據轉換為Matplotlib需要的格式
data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
data = data.set_index('time')
# 繪制圖表
fig, ax = plt.subplots()
ax.grid(True)
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%H:%M'))
ax.fill_between(data.index, data['min'], data['max'], alpha=0.1)
ax.plot(data.index, data['mean'], color='blue', linewidth=1)
# 顯示圖表
plt.show()

最后一步，將上述代碼放入一個Python文件中，運行即可繪制分時圖。

通過上述三步，我們就可以使用Python快速、簡單地實現分時圖的展示了。Python中強大的數據處理和可視化庫給我們帶來了很多方便和快捷，使我們可以更加高效地進行數據可視化分析。