分析以下电影数据集中的电影类型分布，并以可视化的形式呈现。
电影数据集（至少包括电影名称和类型）
该问题需要用到一个电影数据集来进行分析和可视化呈现。一般来说，电影数据集包含了多个变量，如电影名称、类型、主演、导演、制片商、发行日期、票房收入等等。这里我们可以简化问题，只考虑电影名称和类型这两个变量。

在进行分析之前，我们需要先了解这个数据集包含哪些类型的电影。可能的电影类型包括但不限于：动作、科幻、恐怖、浪漫、喜剧、战争、记录等等。我们可以通过计算每个类型电影出现的频率来获得其分布情况，然后使用条形图、饼图等方式来可视化呈现。

以下是一个Python代码示例，演示如何使用pandas库进行数据读取和处理，然后使用matplotlib库绘制条形图来呈现不同类型电影的分布情况。 

```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
movies = pd.read_csv("movies.csv", usecols=["title", "genres"])

# 将多个类型的电影拆分成单个类型
movies["genres"] = movies["genres"].str.split("|")

# 统计每个类型电影出现的次数
genre_counts = movies.explode("genres")["genres"].value_counts()

# 绘制条形图
plt.bar(genre_counts.index, genre_counts.values)
plt.xticks(rotation=90)
plt.xlabel("Genres")
plt.ylabel("Frequency")
plt.title("Distribution of Movie Genres")
plt.show()
```

这个代码示例使用了pandas的read_csv函数来读取数据集，只选择了两个特征：电影名称和类型。然后使用了str.split函数将每个电影的多个类型拆分成单个类型，并使用了explode函数将每个单个类型展开为一行。接着使用了value_counts函数来计算每个类型电影出现的频率，并将结果存储在genre_counts变量中。最后，使用matplotlib的bar函数来绘制条形图，其中x轴表示各种电影类型，y轴表示相应类型电影的频率。

该条形图可以对不同类型的电影分布情况进行可视化，从而更好地了解电影市场的现状和趋势。