背景介绍

在现代教育场景中，学生的学习轨迹分析越来越成为教师和管理者的重要决策依据。输入一个包含学生成绩的CSV文件，输出一个折线图展示各科考试成绩，要求在本地环境中运行，不依赖外部服务。本项目采用Python语言（Matplotlib库），实现数据的可视化处理，并确保本地环境下的运行稳定性。

思路分析

问题分解

1. 数据读取
   • 输入CSV文件需要处理路径参数，防止文件路径丢失
   • 使用csv.reader读取数据并存储为二维列表
2. 数据预处理
   • 将”math”和”physics”作为学科名进行映射
   • 清除异常值（如零或负数），确保数据质量
3. 折线图绘制
   • 使用Matplotlib的FigureCanvas_agg创建图表
   • 添加数据标签和坐标轴标签

技术点总结

• 文件处理：使用csv.reader实现CSV文件的读取
• 数据结构：将数学和物理成绩作为数值类型存储
• 可视化技术：使用Matplotlib创建折线图，支持图表配置选项

代码实现

import csv

# 读取本地CSV文件
def load_data(file_path):
    try:
        with open(file_path, 'r', newline='', encoding='utf-8') as file:
            reader = csv.reader(file)
            data = [row for row in reader]
            return data
    except FileNotFoundError:
        print(f"文件路径错误: {file_path}")
        return []

# 读取并存储数据
def store_data(data):
    # 映射学科名称
    mapping = {'math': 0, 'physics': 1}
    result = []
    for row in data:
        result.append({
            'name': row[0],
            'math': mapping.get(row[1], 0),
            'physics': mapping.get(row[2], 1)
        })
    return result

# 生成折线图
def plot_line_chart(data, x_label='学科名称', y_label='成绩'):
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
    x = [item[0] for item in data]
    y = [item[1] for item in data]

    ax.plot(x, y, lw=2, color='blue')
    ax.set_title(f"{y_label} & {x_label}")
    ax.set_xlabel(x_label, fontweight='bold')
    ax.set_ylabel(y_label, fontweight='bold')
    ax.grid(True)
    plt.show()

# 主要函数调用
def main():
    file_path = 'student_data.csv'
    data = load_data(file_path)
    result = store_data(data)
    plot_line_chart(result)

if __name__ == "__main__":
    main()

总结

本项目实现了对包含学生成绩的CSV文件的折线图可视化处理，通过Python语言和Matplotlib库，确保了数据的本地处理和图表的可视化效果。关键点包括：

• 文件读取处理：使用csv.reader处理CSV文件，确保路径正确性和数据完整性
• 数据预处理：明确学科映射关系，去除异常值并保持数据质量
• 可视化技术：利用Matplotlib创建折线图，支持图表配置选项，提升用户交互体验

整个实现过程涉及了Python的文件处理、数据读取、数据预处理以及可视化技术的综合运用。通过本地环境的运行，该系统具备良好的稳定性和可扩展性，为后续的数据分析和可视化提供了基础支撑。