SDV项目可视化功能增强：支持单数据源分析模式

在数据分析领域，数据可视化是理解数据分布和特征的重要手段。SDV（Synthetic Data Vault）作为开源数据合成工具库，其内置的可视化功能一直为用户提供着直观的数据对比能力。近期项目维护者发现了一个值得改进的功能点：当前版本（1.17.3）的列级可视化工具无法支持单一数据源的分析模式。

功能现状分析

SDV目前提供的get_column_plot和get_column_pair_plot两个可视化函数，设计初衷是用于对比真实数据与合成数据的分布差异。这种设计在大多数合成数据验证场景下非常有用，但实际业务中还存在以下典型需求场景：

1. 用户可能只有真实数据，需要先观察原始分布特征
2. 用户可能只有合成数据，需要验证其基本分布形态
3. 在数据探索阶段，需要快速查看单数据源的关键特征

当前实现强制要求同时传入真实数据和合成数据，这种限制不仅降低了函数的使用灵活性，也与SDMetrics等其他相关工具的行为不一致。

技术实现方案

要实现更灵活的可视化功能，需要考虑以下技术要点：

1. 输入参数处理：修改函数参数校验逻辑，允许real_data或synthetic_data参数为None
2. 可视化布局调整：当只有一个数据源时，自动切换为单图模式而非对比模式
3. 标题动态生成：根据输入数据情况动态调整图表标题
4. 类型兼容性：保持对所有支持的plot_type（如heatmap、scatter等）的兼容

对于热力图（heatmap）这种特殊可视化类型，单数据源模式下应该：

• 显示单个热力方块
• 自动调整颜色映射范围
• 简化坐标轴标签

应用价值

这项改进将带来多重价值：

1. 提升工具链一致性：与SDMetrics等兄弟项目保持相同的行为模式
2. 增强用户体验：支持更灵活的数据分析工作流
3. 降低使用门槛：新手用户可以分阶段验证数据，先观察单数据源特征
4. 扩展应用场景：不仅限于合成数据验证，也可用于常规数据分析

最佳实践建议

当这项功能实现后，用户可以这样优化自己的工作流程：

1. 数据探索阶段：先单独可视化真实数据，了解基准分布
2. 模型调试阶段：单独检查合成数据，快速验证生成效果
3. 最终验证阶段：进行完整的数据对比分析

对于时间序列数据或高维数据，这种分阶段的分析方法尤其有价值，可以帮助用户逐步定位问题。

总结