在現代數據分析和數據科學中，對于大量數據的管理和處理非常關鍵。MySQL是一個廣泛使用的開源關系型數據庫管理系統，而C語言是一種非常流行的編程語言，并廣泛用于系統級別編程。因此，將這兩個工具結合起來可能會變得非常有用，特別是在數據集可視化方面。

為了實現這個目標，有許多可以使用的庫和工具可供C程序員使用，例如MyODBC（MySQL開放數據庫連接）連接器，MySQL C API等。這些庫和工具使得在C中使用MySQL數據庫變得容易，并且可以使程序員輕松地將數據提取并可視化。

對于可視化數據集，有許多可用的庫和工具，如Matplotlib，Seaborn等。這些庫使得在C中繪制數據集變得容易，并且可以幫助數據科學家更好地理解他們所處理的數據。

下面是C語言中使用MySQL數據庫和Matplotlib庫可視化數據集的示例代碼：

#include <mysql.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <stdbool.h>
#include <Python.h>
#include <structmember.h>
#include <matplotlib/c.h>
#include <matplotlib/pyplot.h>
void plot_data()
{
Py_Initialize();
PyRun_SimpleString("import matplotlib.pyplot as plt");
PyRun_SimpleString("import MySQLdb");
PyRun_SimpleString("conn = MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='123',db='mydb')");
PyRun_SimpleString("cursor = conn.cursor()");
PyRun_SimpleString("cursor.execute(\"SELECT * FROM mytable\")");
PyObject* plt_name = PyUnicode_FromString("plt");
PyObject* plot_args = PyTuple_New(2);
PyObject* x_vals = PyList_New(0);
PyObject* y_vals = PyList_New(0);
PyObject* row = NULL;
while (row = PyIter_Next(cursor))
{
PyList_Append(x_vals, PyFloat_FromDouble(PyFloat_AsDouble(PyTuple_GetItem(row, 0))));
PyList_Append(y_vals, PyFloat_FromDouble(PyFloat_AsDouble(PyTuple_GetItem(row, 1))));
Py_DECREF(row);
}
PyTuple_SetItem(plot_args, 0, x_vals);
PyTuple_SetItem(plot_args, 1, y_vals);
PyRun_SimpleString("plt.plot(*plot_args)");
Py_DECREF(plot_args);
Py_DECREF(x_vals);
Py_DECREF(y_vals);
Py_DECREF(cursor);
Py_DECREF(conn);
Py_Finalize();
}
int main()
{
plot_data();
return 0;
}

在上面的代碼中，我們使用了MySQLdb連接器來連接并訪問MySQL數據庫。然后，我們使用了Matplotlib庫創建了一個簡單的折線圖來可視化數據集。通過對數據庫操作和Matplotlib的調用，程序員可以輕松地查詢數據并可視化，以便更好地理解數據集。