Python 是一种高级编程语言，常用于数据分析、机器学习和人工智能等领域。其强大的数据处理能力可以快速分析大量复杂数据，生成各种类型的图形展示数据分布、趋势等。

在 Python 中，可以使用众多的可视化库来创建各种类型的图形，其中 matplotlib 是其中最常用的一个。条形图是一种经典的数据可视化类型，可以很好地展示不同类别之间的数量差异。下面是使用 matplotlib 中的条形图来展示销售部门的年度销售额数据的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
# 定义数据
sales = [300000, 450000, 500000, 600000, 800000, 900000]
year = [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020]
# 创建图形
fig, ax = plt.subplots()
# 绘制条形图
ax.bar(year, sales)
# 设置标题和标签
ax.set_title('Sales by Year')
ax.set_xlabel('Year')
ax.set_ylabel('Sales')
# 展示图形
plt.show()

在代码中，首先导入 matplotlib 库，并定义了一个包含销售额数据和年份的列表。然后创建了一个图形（figure），并使用 ax.bar() 函数绘制了条形图，函数的两个参数分别是年份和销售额数据。最后使用 ax.set_XX() 函数设置标题和标签，以及显示图形。运行代码，可以得到类似下面的图形：

可以看到，该图形非常直观地展示了每年销售额的情况，并且数据之间的数量差异也容易被比较。借助 matplotlib 库，Python 的图形可视化能力非常强大，可以帮助用户更好地理解数据，做出更优秀的决策。