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# 数据可视化：用Python实现城市温度分布图表

背景介绍

数据可视化是编程中的重要技能之一，它不仅帮助我们理解数据的分布情况，还能提升程序的可读性和可维护性。本项目旨在帮助用户将包含城市气温数据的CSV文件转化为可视化图表，展示城市温度的分布特征。通过Matplotlib库，我们可以在Python中实现散点图或热力图等常见数据可视化效果。

思路分析

数据准备与处理

  1. 数据读取：使用Python的pandas库读取CSV文件，确保数据格式正确，城市名称和温度值按输入顺序排列。
  2. 数据清洗：确保数据中没有重复或缺失值，避免图表中出现无效数据点。
  3. 图表类型选择：根据需求选择散点图（显示点分布）或热力图（反映气温变化），方便不同场景下的展示需求。

Matplotlib库优势

  • 提供丰富的图表类型，如散点图、热力图、折线图等。
  • 支持多种图例样式，包括颜色映射、标签显示等。
  • 可灵活调整图表参数，如颜色渐变、轴标签等，提升图表专业度。

代码实现

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取CSV文件并处理数据
data = {
    'city': ['北京', '上海', '广州', '深圳', '成都'],
    'temperature': [35, 40, 28, 32, 25]
}

# 将数据存储为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 创建散点图
plt.figure(figsize=(10, 6))
for index, row in df.iterrows():
    plt.scatter(
        row['city'],
        row['temperature'],
        color='blue',
        label=f'{row["city"]}',
        alpha=0.8
    )

# 添加标签和标题
plt.title('城市温度分布')
plt.xlabel('城市名称')
plt.ylabel('温度')

# 显示图表
plt.show()

总结

通过本项目的实现，我们不仅掌握了如何使用Python进行数据可视化，还学习了如何处理数据并生成图表。该实现过程涉及数据读取、清洗、图表类型选择和Matplotlib库的使用。项目难度适中，可在1-3天内完成实现，适合学习数据可视化技术的学生或开发者。

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