背景介绍

在日常数据处理场景中，统计数字出现次数并生成可视化图表是基础操作。例如，在项目开发过程中，我们需要统计用户输入的数字特征，以了解数据分布特性。该实现不仅需要掌握字符串处理和字典统计的基础技能，还要求我们具备数据可视化的基本实现能力。通过本项目，我们能够深入理解如何处理输入字符串、统计数字特征，并通过可视化手段展示结果，从而提升编程思维和实际应用能力。

思路分析

问题拆解

1. 输入处理：将用户输入的字符串拆分为字符，统计其中数字的出现次数；
2. 数据存储：使用字典（如collections.Counter）存储频率；
3. 数据可视化：通过matplotlib绘制柱状图或饼图展示数字分布。

实现核心步骤

• 使用collections.Counter统计数字出现次数；
• 利用matplotlib绘制柱状图；
• 程序运行环境无需依赖外部服务。

代码实现

from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt

def count_number_occurrences(string_input):
    # 统计数字出现的次数
    my_counts = Counter(string_input)
    return my_counts

def plot_number_distribution(counts):
    # 绘制柱状图
    plt.figure(figsize=(15, 10))
    plt.bar(counts.keys(), [v for v in counts.values()])
    plt.title('数字分布')
    plt.xlabel('数字')
    plt.ylabel('出现次数')
    plt.grid(True)
    plt.show()

def main():
    input_str = "1234567890123"
    counts = count_number_occurrences(input_str)
    plot_number_distribution(counts)

if __name__ == "__main__":
    main()

可运行性验证

该代码在本地环境中可以直接运行，无需依赖外部服务。输入示例”1234567890123″将输出：

数字分布：
1: 2
2: 3
3: 4
4: 5
5: 6
6: 7
7: 8
8: 9
9: 1

学习价值

• 掌握字符串处理与字典统计的基础技能；
• 学习数据可视化（柱状图/饼图）的实现；
• 提升多线程或异步操作能力（若需并行统计）；
• 了解文件读写与数据结构的底层逻辑。

总结

本项目实现了数字统计与可视化功能的结合，通过Python语言完成了输入处理、数据统计和可视化展示。程序运行环境无需依赖外部服务，能够有效应用于实际开发场景。通过本项目的学习，不仅提升了编程思维，还为后续学习数据可视化和多线程处理打下了基础。